Secteurs d’activité

Le Data Analyst peut exercer dans tous les secteurs d’activité, notamment :

• industries et entreprises technologiques
• entreprises du secteur financier
• commerce et grande distribution
• organisations publiques et institutions
• santé et organisations médico-sociales
• start-ups et entreprises innovantes

Toutes les organisations qui exploitent la donnée pour améliorer leur performance et leur prise de décision ont besoin de compétences en analyse de données.

Types d’emplois accessibles

• Data Analyst
• Consultant/analyst BI (Business Intelligence)
• Business Analyst
• Analytics Engineer

Compétences attestées

La certification Data Analyst est composée de 4 blocs de compétences.

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Bloc de compétences 1 : Piloter la réalisation d’un produit data

C1. Étudier un besoin d’analyse de données avec les métiers concernés en les questionnant à l’aide de techniques d’interview adaptées et en recensant les sources de données existantes afin de définir une liste d’indicateurs et des modalités de restitution d’un produit data.

C2. Concevoir un produit data à partir d’une étude de besoin en qualifiant les données nécessaires au calcul des indicateurs et en spécifiant un cadre technique et fonctionnel afin de valider la solution envisagée

C3. Réaliser une veille technique et réglementaire en sélectionnant des sources et en collectant et traitant les informations collectées afin de formuler des recommandations pour le produit data toujours en phase avec l’état de l’art.

C4. Planifier la réalisation d’un produit data en définissant les étapes de production et les méthodes de suivi du projet afin d’en organiser la mise en œuvre.

C5. Coordonner la réalisation technique d’un produit data en organisant, de manière agile, le travail et la collaboration des parties prenantes dans le but d’atteindre les objectifs de production et de qualité.

Bloc de compétences 2 : Réaliser la collecte, le nettoyage et le stockage des données d’un produit data

C6. Extraire des données depuis une source structurée de manière sécurisée en programmant un script* adapté en vue de les stocker dans la plateforme de données* du produit data

C7. Extraire des données depuis une source non structurée, dans le respect de la réglementation en vigueur, en programmant un script adapté en vue de les stocker dans la plateforme de données du produit data.

C8. Développer des règles de nettoyage de données de la plateforme de données d’un produit data en programmant, sous forme de script, la suppression des entrées non conformes et l’uniformisation des formats en vue de leur analyse.

C9. Structurer une zone de données intermédiaire*, dans le respect de la réglementation en vigueur, en élaborant les modèles conceptuels et physiques des données afin de disposer des données nécessaires au travail d’analyse.

Bloc de compétences 3 : Réaliser l'ingénierie et l’analyse de données d’un produit data

C10. Concevoir des modèles des données analytiques dans le respect des logiques métiers, en dénormalisant* les modèles transactionnels de la zone intermédiaire afin de mettre à disposition des données rapides à analyser dans le produit data.

C11. Orchestrer la chaîne de traitement des données d’un produit data en définissant et en appliquant des étapes de transformation et de test afin de disposer, de manière automatique, des données à analyser.

C12. Développer des requêtes de type SQL*, dans le langage de requête propre à la base de données d’un produit data, en implémentant des sélecteurs, des filtres et des fonctions afin de calculer les indicateurs préalablement définis avec les métiers.

C13. Réaliser une analyse statistique du jeu de données d’un produit data en interprétant, dans le respect du contexte d’origine des données, les résultats des calculs effectués et en écartant les valeurs aberrantes afin d’en formaliser, les distributions, les relations et les tendances.

C14. Superviser la chaîne de traitement des données d’un produit data, à l’aide d’un outil de monitorage, en définissant des indicateurs et des seuils d’alerte et en intégrant la journalisation afin de permettre la détection automatique d’incidents.

C15. Gérer les incidents techniques en effectuant et en documentant les modifications nécessaires à la chaîne d’automatisation de traitement des données d’un produit data pour en garantir le fonctionnement opérationnel.

Bloc de compétences 4 : Formaliser et interpréter les résultats d’un produit data

C16. Définir les représentations graphiques d’un produit data, en choisissant une ou plusieurs visualisations de données adaptées à la nature des données et aux objectifs d’analyse, afin de mettre en évidence les résultats obtenus.

C17. Réaliser le tableau de bord d’un produit data à partir d’outils de Business Intelligence*, en construisant les interfaces et les parcours utilisateur et en intégrant les visualisations de données afin de permettre la manipulation des résultats de l’analyse statistique réalisée.

C18. Synthétiser les résultats de l’analyse des données d’un produit data en formalisant un livrable structuré et argumenté en vue de les restituer aux métiers concernés.

C19. Restituer à l’oral les constats, les tendances et les conclusions de l’analyse des données d’un produit data, à l’aide d’un support de présentation structuré afin de soutenir la prise de décision des métiers concernés.

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