Métiers
Analyste de données
Transformer des données brutes en décisions : l'analyste construit les indicateurs, explique les variations et répond aux questions que la direction se pose vraiment. Un métier de curiosité, de rigueur et de clarté d'expression.
Une question, une réponse défendable
Tout part d'une question métier, rarement bien posée au départ : « pourquoi les ventes baissent dans cette région ». L'analyste la reformule, identifie les données disponibles, vérifie leur fiabilité — étape la plus longue et la plus utile. Vient l'analyse proprement dite, puis la restitution, qui décide de l'effet réel du travail : un graphique lisible et trois phrases valent mieux qu'un tableau de cinquante colonnes. Les tableaux de bord automatisent ensuite ce qui se répète.
- Reformuler une question métier en analyse réalisable
- Extraire, croiser et fiabiliser des données de plusieurs sources
- Construire un indicateur défendable et son mode de calcul documenté
- Restituer un résultat à des décideurs et proposer une action
Qui emploie des analystes
Les services financiers
Portefeuilles de crédit, comportements de paiement, risque : des volumes importants et des questions posées chaque semaine.
Les télécommunications et la distribution
Usage, attrition, performance par point de vente : des données abondantes et directement liées au chiffre d'affaires.
Les organisations et les projets
Suivi d'indicateurs, évaluation d'effet, redevabilité envers les financeurs : une demande croissante et exigeante.
Les données du parcours
Quatre valeurs, une source unique. Elles alimentent la page du titre, la fiche de candidature, le dossier d'équivalence et l'attestation finale sans jamais être ressaisies. Cette source unique est ce qui rend la comparaison possible entre deux parcours du catalogue : les chiffres y ont partout le même sens et la même unité.
- niveau du titre
- 6
- mois de parcours
- 10
- heures encadrées
- 750 h
- crédits
- 75
- blocs de compétences
- 5
Responsable et cadre
Animées par un formateur.
1 crédit = 25 h de travail, dont 10 h encadrées.
Référentiel du titre « Analyste de données », code TP27.
Ce que couvre chacun des blocs
Le référentiel énonce, pour chaque bloc, le champ couvert et le volume encadré consacré. Cette précision sert au moment de l'orientation, puis pendant la formation, puis à la sortie quand il faut décrire ce qu'on sait faire. Un même vocabulaire du début à la fin, celui du métier tel que les entreprises le pratiquent.
- Préparation et qualité des données
- 190 (25 %)
- Analyse et modélisation
- 200 (27 %)
- Restitution et aide à la décision
- 180 (24 %)
- Gouvernance et éthique des données
- 130 (17 %)
- Posture professionnelle
- 50 (7 %)
- Préparation et qualité des données · 190 h — Sources, extraction, nettoyage, cohérence, documentation, reproductibilité
- Analyse et modélisation · 200 h — Statistique appliquée, segmentation, prévision, interprétabilité
- Restitution et aide à la décision · 180 h — Tableaux de bord, narration, communication de l'incertitude, comité
- Gouvernance et éthique des données · 130 h — Cycle de vie, protection, biais, usage responsable
- Posture professionnelle · 50 h — Refuser une analyse que la donnée ne permet pas, relation commanditaire
Devenir analyste de données
Ce tableau met côte à côte ce qui prépare réellement à ce poste. Les crédits et les heures encadrées permettent de mesurer l'écart entre deux options ; les frais permettent de le rapporter à un budget. Ce sont les trois questions qu'un candidat pose, et les trois réponses tiennent sur une même ligne.
| Parcours | Durée | Crédits | Heures encadrées | Frais |
|---|---|---|---|---|
| Cursus Data Science — Bac+5 · Master | 2 ans | 120 | 1200 h | 7 200 000 GNF par an |
| Business Intelligence et Pilotage · Licence | 2 ans | 120 | 1200 h | 5 000 000 GNF par an |
Trois questions, trois réponses précises
Quelle différence avec le contrôle de gestion ?
Le contrôle de gestion travaille sur le référentiel financier de l'entreprise ; l'analyste travaille sur toutes les données disponibles, y compris opérationnelles et commerciales. Le cursus en pilotage et informatique décisionnelle fait le pont entre les deux approches.
Faut-il savoir programmer ?
Le langage d'interrogation des bases de données constitue le socle, et il s'acquiert rapidement. Un langage d'analyse ouvre les traitements plus lourds et la reproductibilité, et le cursus en science des données l'installe complètement.
Ce poste mène-t-il à la direction des données ?
Le titre de directeur des données et de l'intelligence artificielle, de niveau 7, en constitue l'aboutissement : gouvernance, patrimoine de données, portefeuille de cas d'usage et arbitrage d'investissement.
À explorer ensuite
- Responsable d'équipe techniqueResponsable d'équipe de développement : choix d'architecture, qualité et revue de code, planification des livraisons, montée en compétence de l'équipe. Titre de niveau 6, 12 mois, 800 heures.
- Chef de projet IAChef de projet intelligence artificielle : sélection des cas d'usage, gouvernance des données, conduite d'équipe, mise en production et mesure de l'effet. Titre de niveau 6, 12 mois, 800 heures.
- Responsable infrastructureResponsable infrastructure et cloud : architecture, continuité de service, capacité, sécurisation, budget et pilotage des prestataires. Titre de niveau 6 sur 12 mois et 800 heures encadrées.
- Responsable commercialResponsable commercial : plan de vente, animation d'équipe, politique tarifaire, gestion de portefeuille et pilotage de la marge. Titre de niveau 6 sur 12 mois et 800 heures encadrées.
- Responsable d'unitéResponsable d'unité opérationnelle : compte de résultat d'unité, animation d'équipe, stocks et achats, qualité de service et conformité. Titre de niveau 6 sur 12 mois et 800 heures encadrées.
- Responsable designResponsable design et expérience utilisateur : recherche utilisateur, système de conception, conduite d'équipe et gouvernance de l'expérience. Titre de niveau 6, 10 mois, 750 heures encadrées.