IHETC Academy
Devenir analyste de données
Il passe l'essentiel de son temps à nettoyer et à vérifier, pas à modéliser. La compétence qui distingue un bon analyste n'est pas technique : c'est la capacité à dire « les données ne permettent pas de conclure » à quelqu'un qui attendait une conclusion.
Le métier, tel qu'il se pratique
Il passe l'essentiel de son temps à nettoyer et à vérifier, pas à modéliser. La compétence qui distingue un bon analyste n'est pas technique : c'est la capacité à dire « les données ne permettent pas de conclure » à quelqu'un qui attendait une conclusion.
- étapes
- 4
- de travail effectif
- 115 h
- domaines traversés
- 3
Du travail fourni, mesuré comme tel.
Ce que dit le marché
La demande est réelle mais la porte d'entrée est étroite : les organisations recrutent d'abord des profils métier capables d'analyser, plutôt que des analystes cherchant un métier. C'est pourquoi ce parcours commence par les données et non par les outils.
L'enchaînement
Chaque étape s'appuie sur la précédente. Suivre cet ordre est ce qui rend le parcours court : la notion arrive au moment où elle sert, et elle tient.
- 01
Données propres
Collecte, nettoyage, contrôle de cohérence. Quatre-vingts pour cent du travail réel, et l'étape que tout le monde saute. — environ 30 heures de travail.
- 02
Analyse et restitution honnête
Statistiques utiles, visualisation qui ne ment pas, formulation d'une incertitude. — environ 35 heures de travail.
- 03
Le métier derrière les chiffres
Comprendre l'activité analysée — finance, ventes, exploitation. Une analyse hors sol ne sert personne. — environ 25 heures de travail.
- 04
Automatiser sans casser
Rendre un traitement reproductible et surveillé, savoir où l'automatisation devient risquée. — environ 25 heures de travail.
Les domaines qui alimentent ce parcours
Chaque étape puise dans un domaine du socle. Le compte affiché est celui du domaine entier : il dit la profondeur disponible pour aller plus loin que le parcours, une fois le poste tenu.
- IA & données
- 67 (51 %)
- Finance
- 47 (36 %)
- Développement
- 17 (13 %)
À la fin, vous saurez
- Reprendre un jeu de données douteux et en établir la fiabilité
- Produire une analyse qui répond à la question posée, et le dire quand ce n'est pas possible
- Construire une restitution lisible par un décideur non technique
- Automatiser un traitement récurrent et en surveiller les écarts
Questions sur ce parcours
Faut-il savoir programmer avant de commencer ?
Non. Les deux premières étapes s'abordent au tableur et avec des outils sans code, ce qui suffit déjà à produire de la valeur. La programmation devient utile à la quatrième étape, et le parcours l'introduit à ce moment-là plutôt qu'en préalable décourageant.
Faut-il un ordinateur, ou un téléphone suffit-il ?
Un ordinateur est nécessaire à partir de la deuxième étape. On peut lire les cours et suivre la progression sur téléphone, mais on ne nettoie pas un jeu de données ni ne construit un tableau de bord sur un écran de six pouces. Nous le disons avant l'inscription plutôt qu'au moment où l'exercice devient impraticable.