Data analyst junior : ses missions + comment débuter

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Alors que les données deviennent de plus en plus importantes dans les opérations quotidiennes des entreprises du monde entier, le travail des analystes de données capables de les traiter l'est tout autant. Et oui, il existe des données pour étayer cette affirmation. Selon les recherches du Forum économique mondial, le nombre d'emplois en analyse de données devrait augmenter de 30 à 35 pour cent d'ici 2027 [1].

C'est le bon moment pour débuter en tant qu'analyste de données. Ci-dessous, vous en apprendrez davantage sur ce que vous pouvez attendre d'un poste de data analyst junior et comment commencer.

Emplois de data analyst junior : Responsabilités et compétences

L'analyse des données et leur transformation en éléments exploitables par les entreprises impliquent de nombreuses tâches et compétences que les professionnels expérimentés exécutent et utilisent. Découvrez quelques-unes de vos responsabilités quotidiennes en tant que data analyst junior travaillant sous la direction d'analystes seniors. Puis, découvrez les compétences dont vous aurez besoin pour le poste.

Que fait un data analyst junior ?

Vos tâches exactes peuvent varier selon les besoins de l'entreprise pour laquelle vous travaillez. Cependant, ils incluront probablement des tâches telles que la collecte de données, le nettoyage de données et l'analyse de données. Voici quelques-unes de ces responsabilités quotidiennes :

• Collecte de données : En tant qu'analyste de données, vous serez probablement chargé de collecter vous-même les données, par exemple en réalisant des enquêtes et en achetant des ensembles de données appropriés.

• Nettoyage des données : Après avoir collecté les données, vous les nettoierez pour supprimer les erreurs ou les doublons qui pourraient fausser les résultats.

• Modélisation des données : Une fois votre jeu de données nettoyé, vous le structurerez pour le préparer à l'analyse.

• Analyse des données : Dans votre analyse, vous interpréterez les données pour identifier les tendances ou les modèles et produire des insights exploitables pour aider les organisations à atteindre leurs objectifs.

• Visualisation des données : Une autre activité essentielle consistera à transformer les insights obtenus de votre analyse en visualisations qui peuvent rendre les découvertes abstraites plus compréhensibles pour les parties prenantes.

Quelles compétences doit avoir un data analyst junior?

Maîtriser les compétences techniques et professionnelles nécessaires peut vous aider à obtenir un poste de data analyst junior. Voici quelques compétences courantes à développer lors de votre préparation pour ce poste:

• Connaissance des langages de programmation, comme Python ou R

• Expérience avec les outils de base de données, notamment Microsoft Excel et SQL

• Expérience avec les outils de visualisation de données comme Tableau, Jupyter Notebook et Excel

• Connaissances en mathématiques et en statistiques

• Compétences en communication et en storytelling

• Solides capacités de collaboration et de travail en équipe 

Perspectives d'emploi pour les analystes de données

En France, les perspectives de croissance pour les métiers liés au Big Data (qui comprennent les data analysts et les data scientists) sont également considérées comme très positives. L'OPIIEC estime un taux de croissance annuel moyen de 8 pour cent emplois dans les prochaines années, un rythme bien supérieur à celui prévu pour l'ensemble du secteur numérique (2,3 pour cent). Ce marché représentait déjà environ 80 000 emplois directs et indirects en France en 2022 [2].

Salaire d'un analyste de données

La forte demande d'analystes de données signifie que le poste peut commander un salaire supérieur à la moyenne.

Selon Talent.com, les data analysts débutants en France gagnent un salaire annuel médian de € 35 000 en février 2025. À mesure que vous gagnez en expérience, vous pouvez vous attendre à percevoir un salaire encore plus élevé. Le salaire médian des analystes de données séniors est de € 58 647 [3].

Comment obtenir un poste de data analyst junior

Comment obtenir votre premier poste de data analyst junior ? Bonne nouvelle: il existe plusieurs façons de commencer votre carrière.

Les étapes ci-dessous présentent un parcours courant que vous pouvez suivre pour construire une carrière réussie dans l'analyse de données.

1. Obtenir un diplôme ou une certification.

En France, il est traditionnellement recommandé d'avoir un niveau Bac+4 ou Bac+5 pour exercer le métier de data analyst. Les formations privilégiées sont les masters en Big Data, mathématiques, ou les diplômes d'écoles d'ingénieurs spécialisés en statistiques [4].

D'autres voies peuvent vous aider à entrer dans ce domaine, notamment obtenir un poste de data analyst junior sans diplôme universitaire en suivant un bootcamp (formation intensive), en effectuant une reconversion professionnelle, et en obtenant un Certificat Professionnel d'un leader du secteur technologique comme le Certificat professionnel d'analyste de données Meta. Vous pouvez généralement compléter le programme à votre rythme de Meta en cinq mois ou moins pour vous préparer à un poste de débutant.

Peut-on obtenir un poste de data analyst junior sans expérience ?

Il est possible d'entrer dans le domaine sans expérience formelle. Les stages, le travail avec un mentor, le développement de votre réseau et la compréhension de l'utilisation des données par les entreprises pour améliorer leurs opérations peuvent vous aider à décrocher votre premier emploi. Il peut également être utile de créer un portfolio avec certains de vos projets liés aux données et de rester informé des dernières tendances du secteur.

2. Perfectionnez vos compétences.

L'ensemble de vos compétences techniques et professionnelles constitue la pierre angulaire de votre métier d'analyste de données. Restez à jour et bien formé dans des domaines tels que la programmation, la visualisation des données, la gestion de bases de données, la communication, la collaboration et la pensée critique.

3. Constituez un portfolio.

Un portfolio vous permet de mettre en valeur vos compétences et vos réalisations auprès des employeurs, particulièrement lorsque vous manquez d'expérience professionnelle. Vos projets démontrent votre capacité à collecter, nettoyer, modéliser, analyser et présenter des données avec des visuels pertinents.

Envisagez de télécharger vos projets sur Github ou une plateforme de développement similaire afin que les employeurs potentiels puissent facilement les consulter.

4. Acquérez de l'expérience.

Vous pouvez démontrer votre préparation pour un poste de débutant en acquérant de l'expérience grâce à un stage ou une opportunité de bénévolat. Ces opportunités vous permettent d'acquérir une expérience professionnelle et une expertise sectorielle pertinentes, et de créer un réseau avec des professionnels en exercice qui peuvent vous fournir des conseils et des perspectives essentiels pour votre carrière.

5. Postulez.

Pour postuler à un poste d'analyste de données, assurez-vous d'avoir rassemblé tous vos documents de candidature — y compris votre CV, votre lettre de motivation et votre portfolio — et utilisez des mots-clés de CV pour aider les recruteurs à lire votre candidature.

Vous pouvez trouver des postes de data analyst junior en ligne en effectuant des recherches sur des sites d'emploi populaires comme LinkedIn, Indeed et ZipRecruiter.

Débutez votre carrière d'analyste de données sur Coursera

Acquérir des connaissances et des compétences fondamentales en analyse de données peut vous préparer à un poste de débutant. Que vous soyez totalement novice en analyse de données ou que vous ayez déjà une formation, vous pourriez envisager de suivre un cours en ligne pour vous préparer à votre premier poste d'analyste de données.

Vous pouvez acquérir des compétences recherchées en nettoyage, analyse et visualisation de données avec le Certificat Professionnel Google Data Analytics, qui peut vous permettre de passer de débutant à prêt à l'emploi en moins de six mois.

Vous pourriez également envisager le Certificat Professionnel IBM Data Science, où vous vous concentrerez sur le big data, le machine learning, le deep learning et le data mining.