Se réorienter en data

La gestion et l'analyse de la data sont aujourd'hui des enjeux stratégiques pour les entreprises souhaitant rester performantes. En effet, la data constitue une source d'information précieuse pour la prise de décision et l'optimisation des performances. Ainsi, se réorienter vers les métiers de la data peut être une excellente opportunité de carrière. Mais attention, contrairement à ce que les publicités de formations en ligne ont tendance à raconter, le milieu de la data recherche des profils précis. Construire son parcours de formation et s'appuyer sur des programmes réputés, comme ceux des grandes écoles de commerce ouvre les portes plus facilement.

Pourquoi se reconvertir en data ?

Se reconvertir dans la data offre de nombreux avantages :

• Un secteur en forte demande avec des opportunités intéressantes (marketing, finance, startups, etc).
• Des salaires attractifs et des évolutions de carrière intéressantes.
• Une transversalité des compétences applicables à de nombreux domaines (marketing, finance, RH, supply chain, etc.).
• Des sujets de travail motivants avec l'opportunité d'utiliser des outils puissants (SQL, Tableau, Python) pour transformer les données en insights stratégiques.

Quels sont les métiers de la data ?

Les principaux métiers de la data sont : 

• Data Analyst
  • Mission : analyser les données pour aider les entreprises à prendre des décisions stratégiques.
• Data Scientist
  • Mission : concevoir des modèles prédictifs en utilisant des algorithmes avancés.
• Data Engineer
  • Mission : construire et optimiser les infrastructures de stockage et de traitement des données.
• Chief Data Officer (CDO)
  • Mission : responsabilité de la stratégie data d'une entreprise.
• Business Intelligence Analyst
  • Missions : concevoir des tableaux de bord et des rapports pour aider à la prise de décision.

Qu'est-ce qu'un data analyst ?

Le data analyst collecte, traite et analyse les données d'une entreprise pour aider les différents services à prendre des décisions informées. Il utilise des outils comme SQL, Tableau et Python pour produire des workflows et des visualisations qui mettent en évidence des tendances et des opportunités d'optimisation.

Quelle est la différence entre un data analyst et un data scientist ?

• Le data Analyst se concentre sur l'analyse business et la stratégie d'entreprise. Il transforme les données en recommandations concrètes pour l'amélioration des performances.
• Le data Scientist est plus technique, il conçoit des modèles de machine learning et maîtrise des langages de programmation comme Python et R pour créer des modèles prédictifs.

Quel est le salaire d'un data analyst ?

Le salaire d'un data analyst varie en fonction de son expérience, de son secteur et de son lieu de travail.

Les rémunérations moyennes constatées : 

• Débutant : entre 35 000 et 45 000 € brut par an.
• Expérimenté : entre 50 000 et 65 000 € brut par an.
• Expert : au-delà de 70 000 € brut par an.

Comment se reconvertir dans la data selon son profil ?

Quel que soit son profil, un fort sens de l'analyse, un esprit critique et une attirance pour les métiers liés à l'informatique sont absolument essentiels.

Profil business

Les professionnels issus du marketing, de la finance ou du management peuvent se reconvertir en data analyst en suivant des formations spécifiques en analyse de données et en outils BI.

Profil informatique

Les développeurs ou ingénieurs informatiques peuvent évoluer vers des postes de data scientist ou de data engineer en complétant leurs compétences en machine learning et en big data.

Profil analyse

Les statisticiens et analystes financiers possèdent déjà une bonne base pour se spécialiser dans la data et optimiser leurs analyses grâce aux outils data qu'ils doivent apprendre à maîtriser.

Formation data analyste en reconversion : que choisir ?

On entend beaucoup parler du métier de data analyst qui serait accessible après une formation rapide de quelques mois, cependant il faut prendre en considération le profil de la personne qui souhaite se reconvertir. En effet, les profils expérimentés et ayant un lien avec le monde de l'entreprise auront plus de facilité à obtenir des postes de débutant en reconversion car les recruteurs pourront valoriser leurs connaissances et leurs expériences passées. 

Les profils les plus demandés en data sont ceux qui ont trait à la finance et au marketing, les deux domaines où l'approche data s'est le plus développée, en raison de son fort impact sur la performance.

Reconversion data scientist : pour qui ?

La reconversion vers la data science est destinée aux profils ayant déjà des compétences en data et en informatique. C'est également une évolution pour les data analysts les plus intéressés par l'aspect programmation souhaitant approfondir leurs compétences en machine learning et en modélisation avancée.

Les diplômés de spécialité data en école de commerce : les plus recrutés

Les diplômés des spécialités data des grandes écoles de commerce, notamment celles qui proposent des spécialisations en data management, sont très prisées des recruteurs. Ces profils sont particulièrement recherchés pour leur double compétence en analyse stratégique et en gestion des données.

La compréhension des enjeux et la lecture des données est tout aussi importante que la maîtrise des outils permettant de les mettre en forme et de les analyser, c'est pourquoi le socle de connaissances business des diplômés des grandes écoles constitue la meilleure garantie de la qualité de leurs analyses.

Paris School of business ouvre ses programmes à des étudiants issus d'autres cursus, une manière d'enrichir les groupes en bénéficiant de profils venus d'horizons différents et d'ouvrir les perspectives. L'admission sur titre se fait par examen de dossier et entretien.