Le métier de data analyste attire de plus en plus de personnes en reconversion ou en montée en compétences. Selon France Travail, les métiers liés à la donnée figurent parmi les profils numériques les plus recherchés ces dernières années. Pourtant, une question revient souvent chez les débutants : faut-il absolument savoir coder pour travailler dans la data ? Cette interrogation freine encore de nombreux candidats. Beaucoup imaginent que le métier data analyst nécessite un niveau avancé en informatique ou en développement. Dans les faits, la réalité du terrain est souvent plus nuancée.
Le métier data analyst repose avant tout sur l’analyse
Le rôle principal d’un data analyst consiste à analyser des données afin d’aider une entreprise à prendre des décisions. Cela peut concerner les ventes, le marketing, les ressources humaines ou encore la finance. Au quotidien, un data analyst collecte des données, les organise, identifie des tendances puis construit des tableaux de bord compréhensibles par les équipes métier. Les compétences en logique, en communication et en organisation occupent donc une place importante. LinkedIn indique d’ailleurs que les compétences liées à l’analyse de données figurent parmi les compétences numériques les plus recherchées par les entreprises. Une étude Microsoft et LinkedIn menée auprès de 31 000 professionnels dans 31 pays montre également que les employeurs accordent une importance croissante aux profils capables d’interpréter des données et de communiquer efficacement leurs analyses.
Le code existe dans la data, mais son niveau varie selon les postes
Dans de nombreux postes de data analyst junior, le niveau technique demandé reste accessible à des débutants motivés. Le métier ne consiste pas à développer des logiciels complexes ni à travailler comme ingénieur informatique. Les outils les plus utilisés dans la data sont souvent SQL, Excel, Power BI, Tableau ou encore Python. SQL permet notamment d’interroger des bases de données afin de filtrer ou trier des informations. Ce langage reste généralement accessible pour des personnes qui débutent. Python peut aussi être utilisé pour automatiser certaines analyses ou manipuler des volumes de données plus importants. Toutefois, son usage dépend fortement des entreprises et des missions confiées aux équipes data. Dans certains environnements, les outils visuels occupent une place importante et limitent le besoin de programmation avancée. La partie technique existe donc bien dans le métier data analyst, mais elle reste souvent progressive et liée aux besoins réels du poste.
Les recruteurs recherchent des profils hybrides
Le marché évolue progressivement vers des profils capables de comprendre les enjeux métier tout en sachant analyser des données. Les entreprises accordent désormais autant d’importance aux capacités relationnelles qu’aux compétences techniques. Selon LinkedIn Learning, 9 dirigeants sur 10 considèrent aujourd’hui les soft skills comme essentielles dans les métiers numériques. Près de 70 % estiment même que les compétences relationnelles apportent davantage de valeur que certaines compétences purement techniques. Cette évolution explique pourquoi des profils issus du commerce, du marketing ou de la gestion s’intéressent désormais à la data. Leur expérience professionnelle peut devenir un atout une fois les bases techniques acquises.
Se former à la data devient plus accessible
De nombreuses personnes découvrent aujourd’hui la data sans avoir suivi d’études scientifiques ou informatiques. Les formations intensives et les bootcamps data ont contribué à rendre ces compétences plus accessibles à des profils débutants. Parmi les structures présentes sur ce marché, La Capsule fait partie des écoles qui dispensent une formation data analyste intensive en 10 semaines. Accessible dans 9 villes en France ainsi qu’à distance, cette formation data analyste intègre une dimension Data Engineering afin de mieux comprendre l’organisation des données dans les entreprises. Le programme aborde également SQL, Python, la visualisation de données et des projets pratiques réalisés en groupe.
