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Numérique

Data analyst

Fouille dans les chiffres pour en sortir des décisions concrètes.

💰 2 4005 000🎓 Bac +5💻 Télétravail fréquent🏠 Travail en intérieur

En une phrase

Le data analyst collecte et analyse des données pour répondre à des questions concrètes : pourquoi les ventes baissent, quel produit marche le mieux. Il transforme des tableaux de chiffres en explications claires.

🏛️

Fiche ROME officielle · France Travail — Data analyst(M1419)

Le Data Analyst ou analyste de données transforme les données en informations statistiques et techniques. Collecte les données analytiques pour en extraire des tendances et des prévisions pour résoudre des problèmes Collabore avec les équipes techniques et métiers pour comprendre les besoins en données Présente les résultats des analyses sous forme de rapports ou de visualisations compréhensibles Assure la qualité et l'intégrité des données utilisées dans les analyses par une veille technologique sur les avancées dans les outils Participe à des projets de data science et d'intelligence artificielle pour améliorer les processus

Accès au métier

Cet emploi est accessible avec un diplôme de niveau Bac + 3 à Bac + 5 en informatique, mathématiques ou statistiques. Des compétences en analyse de données et en programmation sont généralement requises.

Compétences clés

  • Animer une démarche agile et innovante
  • Développer des algorithmes pour l'analyse de données
  • Analyser, exploiter, structurer des données
  • Concevoir un plan d'analyse statistique
  • Développer des modèles prédictifs pour l'analyse de données
  • Exploiter des solutions de Data Science ou d'Intelligence Artificielle
Voir la fiche complète sur francetravail.fr →

Une journée dans ce métier

09:30Vérification des tableaux de bord
10:00Nettoyage et préparation des données
12:30Pause
14:00Analyse et modélisation
16:00Présentation des résultats à l'équipe

Exemple de journée. Le quotidien varie selon l'entreprise.

Tu pourrais aimer si…

  • Les chiffres et les tendances t'intriguent
  • Tu aimes trouver des explications logiques
  • Tu es patient face aux détails
  • Tu veux un métier très demandé

Ça pourrait moins te plaire si…

  • · Regarder des tableaux toute la journée t'ennuie
  • · Tu préfères l'action au recul analytique
  • · Le travail solitaire te pèse
  • · Tu veux un impact humain direct

La réalité du métier

💻 Travail sur écranTrès fréquent
👥 Contact humainFaible
🌙 Travail le soirFaible
📅 Travail le week-endFaible
😰 PressionOccasionnel
🚶 Travail physiqueFaible
🏠 TélétravailFréquent
📋 AdministratifFaible

Comment exercer ce métier

Un même métier ne se vit pas pareil selon comment tu l'exerces — l'électricien salarié et l'électricien à son compte n'ont pas le même quotidien.

🏢 Salarié·e

Tu rejoins une structure existante : cadre fixé par l'employeur, salaire régulier.

🚀 Indépendant·e

Tu montes ta structure ou exerces en libéral : plus de liberté, mais aussi plus de risques.

Profil du métier

Analyse
9/10
Technologie
9/10
Autonomie
6/10
Organisation
6/10
Travail en équipe
5/10
Esprit d'entreprise
4/10

Data analyst

Ce qu'on imagine

« Découvrir des insights fascinants cachés dans les données. »

La réalité comprend aussi

  • beaucoup de nettoyage de données brutes et imparfaites
  • expliquer des résultats à des gens pressés
  • des demandes qui changent en cours de route
  • vérifier et revérifier ses chiffres
  • des réunions entières pour présenter un seul chiffre

Ce qu'on ne te dit pas toujours

  • 💬 Une bonne partie du travail est invisible : nettoyer des données avant même de commencer à les analyser.

Avantages

  • + Très recherché sur le marché
  • + Salaires attractifs
  • + Télétravail fréquent

Contraintes

  • Travail parfois répétitif de nettoyage de données
  • Nécessite une veille technique constante
  • Résultats parfois mal compris par les non-experts

Salaire

Ce sont des estimations, qui varient selon la région, l'entreprise et l'expérience.

2 400

Début de carrière

3 500

Milieu de carrière

5 000

Expérimenté

Comment j'y arrive ?

Plusieurs chemins peuvent mener au métier de data analyst. En voici deux — le détail et la comparaison complète sont sur une page dédiée.

Voie universitaire

1Bac général
2Licence
3Master data / statistiques, écoles d'ingénieurs, formations spécialisées
4Premier poste
5 ans après le bac🎯 Sélectivité moyenne✅ Alternance possible💶 Coût faible

Points forts

  • + Coût très faible
  • + Grande liberté de parcours
  • + Très recherché sur le marché

Contraintes

  • Moins d'accompagnement individuel qu'en école
  • Travail parfois répétitif de nettoyage de données

École spécialisée

1Bac
2Bachelor ou prépa intégrée
3Master data / statistiques, écoles d'ingénieurs, formations spécialisées
4Premier poste
5 ans après le bac🎯 Sélectivité élevée✅ Alternance possible💶 Coût élevé (privé) / faible (public)

Points forts

  • + Accompagnement individualisé
  • + Stages intégrés au cursus
  • + Très recherché sur le marché

Contraintes

  • Frais de scolarité élevés hors alternance
  • Travail parfois répétitif de nettoyage de données
Voir tous les chemins et les comparer →

Ils font ce métier

M

Manon, 27 ans

4 ans d'expérience

Qu'est-ce qui t'a le plus surpris ?

« La part de temps passée à nettoyer des données sales avant de pouvoir en tirer quoi que ce soit d'intéressant. »

Quelle partie préfères-tu ?

« Le moment où un graphique révèle enfin un pattern que personne n'avait vu. C'est presque addictif. »

T

Thibault, 33 ans

8 ans d'expérience

Qu'est-ce que les gens comprennent mal sur ton métier ?

« Qu'on ne fait pas 'de la magie IA' toute la journée. 80% du temps, c'est des requêtes SQL et des tableurs. »

Qu'aurais-tu aimé savoir avant de commencer ?

« Que savoir raconter une histoire avec ses chiffres compte autant que savoir les calculer. »

Ils referaient ce choix ?

298 professionnels ont répondu

Données de démonstration

79%

❤️ Oui

14%

🤔 Je ne sais pas

7%

❌ Non

Ce qu'ils aiment le plus

  1. 1. Résoudre des énigmes avec des données
  2. 2. Métier très demandé
  3. 3. Progression salariale

Ce qu'ils aiment le moins

  1. 1. Le nettoyage de données répétitif
  2. 2. Expliquer des résultats à des non-experts
  3. 3. Les priorités qui changent

Métiers proches

🧭

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