Se reconvertir en Data Analyst, ça vous tente? Le monde des données est en pleine ébullition, promis! Mais avant de plonger tête baissée, il faut savoir à quoi s’attendre.
C’est un peu comme vouloir gravir le Mont Blanc: il faut être bien équipé et connaître le parcours. On parle de compétences techniques pointues, d’une compréhension fine des enjeux business, et d’une capacité à raconter des histoires avec des chiffres.
Autant dire qu’il y a du pain sur la planche, mais c’est passionnant! Personnellement, après avoir passé des années dans le marketing, je me suis rendu compte que les données étaient la clé pour comprendre les clients et optimiser les campagnes.
Et devinez quoi? C’est un métier qui ne connaît pas la crise, surtout avec l’essor de l’IA et du Machine Learning. Les entreprises sont constamment à la recherche de personnes capables de donner du sens à leurs données.
## Les compétences techniques indispensablesLe Data Analyst doit maîtriser un certain nombre d’outils et de langages informatiques. On pense évidemment à Excel, qui reste un incontournable pour manipuler des données brutes et réaliser des analyses basiques.
Mais pour aller plus loin, il faut se familiariser avec des outils comme SQL, pour interroger des bases de données, et Python ou R, pour réaliser des analyses statistiques et des visualisations.
Perso, j’ai une préférence pour Python, car il est très polyvalent et dispose d’une communauté active qui propose des librairies pour à peu près tout!
## L’importance de la pensée critiqueAu-delà des compétences techniques, un bon Data Analyst doit avoir une pensée critique aiguisée. Il ne suffit pas de savoir utiliser des outils, il faut être capable de poser les bonnes questions, d’identifier les biais potentiels et d’interpréter les résultats avec pertinence.
C’est un peu comme un détective qui cherche des indices pour résoudre une enquête. Il faut être curieux, rigoureux et ne pas avoir peur de remettre en question les hypothèses de départ.
## Le storytelling avec les donnéesLe Data Analyst doit également être un bon communicant. Il ne suffit pas de produire des analyses pointues, il faut être capable de les expliquer de manière claire et concise à un public non technique.
C’est là que le storytelling entre en jeu. Il faut savoir raconter une histoire avec les données, en mettant en évidence les insights clés et en les reliant aux enjeux business.
Un bon graphique vaut mieux qu’un long discours, mais il faut savoir choisir le bon graphique et le commenter de manière pertinente. ## Les perspectives d’avenirLe métier de Data Analyst est en constante évolution, notamment avec l’essor de l’IA et du Machine Learning.
Ces technologies permettent d’automatiser certaines tâches, de réaliser des analyses plus complexes et de prédire les tendances futures. Le Data Analyst de demain devra donc être capable de travailler avec ces technologies et de les intégrer dans ses analyses.
On parle de plus en plus de “Citizen Data Scientist”, des personnes qui, sans être des experts en Machine Learning, sont capables d’utiliser ces outils pour résoudre des problèmes concrets.
## Se former au métier de Data AnalystIl existe de nombreuses formations pour devenir Data Analyst, allant des formations universitaires aux bootcamps intensifs.
Le choix dépendra de votre profil et de vos objectifs. Si vous avez déjà des compétences en statistiques ou en informatique, un bootcamp peut être une bonne option pour acquérir rapidement les compétences techniques nécessaires.
Si vous partez de zéro, une formation universitaire peut être plus appropriée. Dans tous les cas, il est important de choisir une formation qui propose des projets concrets et qui vous permet de mettre en pratique vos connaissances.
Alors, prêt(e) à vous lancer dans l’aventure? On va explorer tout ça plus en détail dans la suite de cet article.
Alors, on continue notre exploration passionnante du monde des Data Analysts? Accrochez-vous, ça va décoiffer!
Comprendre les rouages des données: bien plus que des chiffres
Se lancer dans le monde des données, c’est un peu comme ouvrir une boîte de Pandore. Au début, on est submergé par la quantité d’informations, mais petit à petit, on apprend à démêler le vrai du faux et à identifier les opportunités.
C’est un travail de longue haleine, mais c’est tellement gratifiant de voir les résultats concrets de ses analyses!
L’art de manier les outils d’analyse
Pour naviguer dans cet océan de données, il faut être bien équipé. On parle bien sûr des outils de base comme Excel, mais aussi de langages de programmation comme Python et R, qui permettent de réaliser des analyses plus poussées.
Moi, j’ai un faible pour Python, car il est très polyvalent et offre une grande variété de librairies pour le traitement des données. Et puis, il y a aussi des outils de visualisation comme Tableau ou Power BI, qui permettent de transformer les données brutes en graphiques clairs et compréhensibles.
C’est un peu comme un artiste qui utilise ses pinceaux et ses couleurs pour créer une œuvre d’art.
Développer son esprit critique
Mais attention, il ne suffit pas de savoir utiliser les outils, il faut aussi avoir un esprit critique bien développé. Il faut être capable de remettre en question les hypothèses de départ, d’identifier les biais potentiels et d’interpréter les résultats avec prudence.
C’est un peu comme un journaliste d’investigation qui cherche à vérifier ses sources et à croiser les informations. Il faut être curieux, rigoureux et ne pas avoir peur de poser les questions qui dérangent.
Se tenir informé des dernières tendances
Le monde des données est en constante évolution, il faut donc se tenir informé des dernières tendances et des nouvelles technologies. On parle de plus en plus d’IA, de Machine Learning et de Big Data, des concepts qui peuvent paraître complexes au premier abord, mais qui sont en réalité très accessibles.
L’important, c’est de ne pas avoir peur de se lancer et d’expérimenter avec ces outils. On peut commencer par suivre des MOOC, participer à des conférences ou lire des articles spécialisés.
L’essentiel, c’est de rester curieux et de ne jamais cesser d’apprendre.
Les compétences “soft skills”: un atout indispensable
On a souvent tendance à se focaliser sur les compétences techniques, mais les “soft skills” sont tout aussi importantes, voire plus. Un Data Analyst doit être un bon communicant, un bon collaborateur et un bon leader.
Il doit être capable de travailler en équipe, de convaincre ses interlocuteurs et de gérer des projets complexes.
La communication: l’art de vulgariser les données
Un Data Analyst doit être capable de traduire des concepts techniques complexes en termes simples et compréhensibles pour un public non initié. C’est un peu comme un professeur qui explique une notion difficile à ses élèves.
Il faut être clair, concis et pédagogue. Et puis, il faut aussi savoir écouter les besoins de ses interlocuteurs et adapter son discours en fonction de leur niveau de compréhension.
La collaboration: travailler en équipe pour atteindre des objectifs communs
Un Data Analyst travaille rarement seul. Il fait partie d’une équipe, qui peut être composée de développeurs, de marketeurs, de commerciaux, etc. Il faut donc être capable de collaborer avec ces différents profils et de partager ses connaissances.
C’est un peu comme un chef d’orchestre qui coordonne les différents instruments pour créer une symphonie harmonieuse. Il faut être à l’écoute des autres, respecter leurs opinions et être prêt à faire des compromis.
Le leadership: piloter des projets et inspirer les autres
Un Data Analyst peut être amené à piloter des projets complexes, qui impliquent de nombreuses parties prenantes. Il faut donc être capable de définir des objectifs clairs, de planifier les étapes et de suivre l’avancement des travaux.
C’est un peu comme un capitaine de navire qui doit guider son équipage à bon port. Il faut être confiant, motivant et capable de prendre des décisions difficiles.
Se spécialiser: trouver sa voie dans le monde des données
Le monde des données est vaste et diversifié. Il existe de nombreuses spécialisations possibles, en fonction de vos centres d’intérêt et de vos compétences.
On peut se spécialiser dans le marketing, la finance, la santé, l’industrie, etc. L’important, c’est de choisir un domaine qui vous passionne et dans lequel vous avez envie de vous investir.
Le Data Analyst Marketing: décrypter le comportement des consommateurs
Le Data Analyst Marketing est un expert dans l’analyse des données marketing. Il utilise les données pour comprendre le comportement des consommateurs, optimiser les campagnes publicitaires et améliorer le ROI des actions marketing.
Il travaille en étroite collaboration avec les équipes marketing pour identifier les opportunités de croissance et prendre des décisions éclairées.
Le Data Analyst Finance: maîtriser les risques et optimiser les investissements
Le Data Analyst Finance est un expert dans l’analyse des données financières. Il utilise les données pour identifier les risques, optimiser les investissements et améliorer la rentabilité de l’entreprise.
Il travaille en étroite collaboration avec les équipes financières pour prendre des décisions éclairées et assurer la pérennité de l’entreprise.
Le Data Analyst Santé: améliorer la qualité des soins et sauver des vies
Le Data Analyst Santé est un expert dans l’analyse des données de santé. Il utilise les données pour améliorer la qualité des soins, prévenir les maladies et sauver des vies.
Il travaille en étroite collaboration avec les équipes médicales pour identifier les tendances, prédire les épidémies et optimiser les traitements.
Les salaires: une rémunération attractive
Le métier de Data Analyst est très bien rémunéré, car il est très demandé sur le marché du travail. Les salaires varient en fonction de l’expérience, des compétences et de la spécialisation.
Mais en général, on peut s’attendre à une rémunération attractive, qui peut atteindre des sommets pour les profils les plus expérimentés.
Les salaires en début de carrière
En début de carrière, un Data Analyst peut espérer gagner entre 35 000 et 45 000 euros par an. Ce salaire peut varier en fonction de la taille de l’entreprise, du secteur d’activité et de la région géographique.
Mais en général, on peut dire que le métier de Data Analyst offre de bonnes perspectives de rémunération dès le début de carrière.
Les salaires avec de l’expérience
Avec de l’expérience, un Data Analyst peut voir son salaire augmenter considérablement. Après quelques années d’expérience, il peut gagner entre 50 000 et 70 000 euros par an.
Et pour les profils les plus expérimentés, qui occupent des postes à responsabilités, les salaires peuvent dépasser les 100 000 euros par an.
Les avantages financiers
En plus du salaire, les Data Analysts peuvent bénéficier d’autres avantages financiers, comme des primes, des bonus, des stock-options, etc. Ces avantages peuvent varier en fonction de l’entreprise, du secteur d’activité et de la performance individuelle.
Mais en général, on peut dire que le métier de Data Analyst offre de bonnes perspectives d’avantages financiers.
Ressources et outils pour se former et exceller
Il existe une pléthore de ressources et d’outils pour se former et exceller dans le domaine de l’analyse de données. Que vous soyez débutant ou expert, vous trouverez des formations, des communautés et des plateformes qui vous aideront à développer vos compétences et à rester à la pointe des dernières tendances.
Formations et certifications
- MOOC et cours en ligne: Des plateformes comme Coursera, edX et Udacity proposent des cours en ligne sur l’analyse de données, le Machine Learning et la science des données.
- Bootcamps: Les bootcamps sont des formations intensives qui permettent d’acquérir rapidement les compétences nécessaires pour devenir Data Analyst.
- Certifications: Des certifications comme Google Data Analytics Professional Certificate ou Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate valident vos compétences et vous permettent de vous démarquer sur le marché du travail.
Communautés et forums
- Kaggle: Une plateforme pour participer à des compétitions de Machine Learning, partager des notebooks et apprendre des meilleurs experts.
- Stack Overflow: Un forum pour poser des questions et trouver des réponses sur tous les sujets liés à la programmation et à l’analyse de données.
- Meetup: Des groupes locaux pour rencontrer d’autres Data Analysts, échanger des idées et assister à des conférences.
Outils et plateformes
- Python: Un langage de programmation polyvalent et puissant, utilisé pour l’analyse de données, le Machine Learning et le développement web.
- R: Un langage de programmation spécialisé dans les statistiques et l’analyse de données.
- Tableau et Power BI: Des outils de visualisation de données pour créer des graphiques interactifs et des tableaux de bord personnalisés.
Tableau récapitulatif des compétences clés
Voici un tableau récapitulatif des compétences clés pour devenir Data Analyst:
| Compétence | Description | Outils |
|---|---|---|
| Analyse statistique | Comprendre les concepts statistiques de base et les appliquer à l’analyse de données. | R, Python, Excel |
| Programmation | Savoir écrire du code pour manipuler et analyser des données. | Python, R, SQL |
| Visualisation de données | Être capable de créer des graphiques clairs et compréhensibles pour communiquer les résultats de l’analyse. | Tableau, Power BI, Matplotlib |
| Communication | Être capable de communiquer les résultats de l’analyse à un public non technique. | PowerPoint, Word |
| Esprit critique | Être capable de remettre en question les hypothèses de départ et d’identifier les biais potentiels. | Aucun |
Alors, convaincu(e) ? Le monde des données vous attend à bras ouverts! Alors, on continue notre exploration passionnante du monde des Data Analysts?
Accrochez-vous, ça va décoiffer!
Comprendre les rouages des données: bien plus que des chiffres
Se lancer dans le monde des données, c’est un peu comme ouvrir une boîte de Pandore. Au début, on est submergé par la quantité d’informations, mais petit à petit, on apprend à démêler le vrai du faux et à identifier les opportunités.
C’est un travail de longue haleine, mais c’est tellement gratifiant de voir les résultats concrets de ses analyses!
L’art de manier les outils d’analyse
Pour naviguer dans cet océan de données, il faut être bien équipé. On parle bien sûr des outils de base comme Excel, mais aussi de langages de programmation comme Python et R, qui permettent de réaliser des analyses plus poussées.
Moi, j’ai un faible pour Python, car il est très polyvalent et offre une grande variété de librairies pour le traitement des données. Et puis, il y a aussi des outils de visualisation comme Tableau ou Power BI, qui permettent de transformer les données brutes en graphiques clairs et compréhensibles.
C’est un peu comme un artiste qui utilise ses pinceaux et ses couleurs pour créer une œuvre d’art.
Développer son esprit critique
Mais attention, il ne suffit pas de savoir utiliser les outils, il faut aussi avoir un esprit critique bien développé. Il faut être capable de remettre en question les hypothèses de départ, d’identifier les biais potentiels et d’interpréter les résultats avec prudence.
C’est un peu comme un journaliste d’investigation qui cherche à vérifier ses sources et à croiser les informations. Il faut être curieux, rigoureux et ne pas avoir peur de poser les questions qui dérangent.
Se tenir informé des dernières tendances
Le monde des données est en constante évolution, il faut donc se tenir informé des dernières tendances et des nouvelles technologies. On parle de plus en plus d’IA, de Machine Learning et de Big Data, des concepts qui peuvent paraître complexes au premier abord, mais qui sont en réalité très accessibles.
L’important, c’est de ne pas avoir peur de se lancer et d’expérimenter avec ces outils. On peut commencer par suivre des MOOC, participer à des conférences ou lire des articles spécialisés.
L’essentiel, c’est de rester curieux et de ne jamais cesser d’apprendre.
Les compétences “soft skills”: un atout indispensable
On a souvent tendance à se focaliser sur les compétences techniques, mais les “soft skills” sont tout aussi importantes, voire plus. Un Data Analyst doit être un bon communicant, un bon collaborateur et un bon leader.
Il doit être capable de travailler en équipe, de convaincre ses interlocuteurs et de gérer des projets complexes.
La communication: l’art de vulgariser les données
Un Data Analyst doit être capable de traduire des concepts techniques complexes en termes simples et compréhensibles pour un public non initié. C’est un peu comme un professeur qui explique une notion difficile à ses élèves.
Il faut être clair, concis et pédagogue. Et puis, il faut aussi savoir écouter les besoins de ses interlocuteurs et adapter son discours en fonction de leur niveau de compréhension.
La collaboration: travailler en équipe pour atteindre des objectifs communs
Un Data Analyst travaille rarement seul. Il fait partie d’une équipe, qui peut être composée de développeurs, de marketeurs, de commerciaux, etc. Il faut donc être capable de collaborer avec ces différents profils et de partager ses connaissances.
C’est un peu comme un chef d’orchestre qui coordonne les différents instruments pour créer une symphonie harmonieuse. Il faut être à l’écoute des autres, respecter leurs opinions et être prêt à faire des compromis.
Le leadership: piloter des projets et inspirer les autres
Un Data Analyst peut être amené à piloter des projets complexes, qui impliquent de nombreuses parties prenantes. Il faut donc être capable de définir des objectifs clairs, de planifier les étapes et de suivre l’avancement des travaux.
C’est un peu comme un capitaine de navire qui doit guider son équipage à bon port. Il faut être confiant, motivant et capable de prendre des décisions difficiles.
Se spécialiser: trouver sa voie dans le monde des données
Le monde des données est vaste et diversifié. Il existe de nombreuses spécialisations possibles, en fonction de vos centres d’intérêt et de vos compétences.
On peut se spécialiser dans le marketing, la finance, la santé, l’industrie, etc. L’important, c’est de choisir un domaine qui vous passionne et dans lequel vous avez envie de vous investir.
Le Data Analyst Marketing: décrypter le comportement des consommateurs
Le Data Analyst Marketing est un expert dans l’analyse des données marketing. Il utilise les données pour comprendre le comportement des consommateurs, optimiser les campagnes publicitaires et améliorer le ROI des actions marketing.
Il travaille en étroite collaboration avec les équipes marketing pour identifier les opportunités de croissance et prendre des décisions éclairées.
Le Data Analyst Finance: maîtriser les risques et optimiser les investissements
Le Data Analyst Finance est un expert dans l’analyse des données financières. Il utilise les données pour identifier les risques, optimiser les investissements et améliorer la rentabilité de l’entreprise.
Il travaille en étroite collaboration avec les équipes financières pour prendre des décisions éclairées et assurer la pérennité de l’entreprise.
Le Data Analyst Santé: améliorer la qualité des soins et sauver des vies
Le Data Analyst Santé est un expert dans l’analyse des données de santé. Il utilise les données pour améliorer la qualité des soins, prévenir les maladies et sauver des vies.
Il travaille en étroite collaboration avec les équipes médicales pour identifier les tendances, prédire les épidémies et optimiser les traitements.
Les salaires: une rémunération attractive
Le métier de Data Analyst est très bien rémunéré, car il est très demandé sur le marché du travail. Les salaires varient en fonction de l’expérience, des compétences et de la spécialisation.
Mais en général, on peut s’attendre à une rémunération attractive, qui peut atteindre des sommets pour les profils les plus expérimentés.
Les salaires en début de carrière
En début de carrière, un Data Analyst peut espérer gagner entre 35 000 et 45 000 euros par an. Ce salaire peut varier en fonction de la taille de l’entreprise, du secteur d’activité et de la région géographique.
Mais en général, on peut dire que le métier de Data Analyst offre de bonnes perspectives de rémunération dès le début de carrière.
Les salaires avec de l’expérience
Avec de l’expérience, un Data Analyst peut voir son salaire augmenter considérablement. Après quelques années d’expérience, il peut gagner entre 50 000 et 70 000 euros par an.
Et pour les profils les plus expérimentés, qui occupent des postes à responsabilités, les salaires peuvent dépasser les 100 000 euros par an.
Les avantages financiers
En plus du salaire, les Data Analysts peuvent bénéficier d’autres avantages financiers, comme des primes, des bonus, des stock-options, etc. Ces avantages peuvent varier en fonction de l’entreprise, du secteur d’activité et de la performance individuelle.
Mais en général, on peut dire que le métier de Data Analyst offre de bonnes perspectives d’avantages financiers.
Ressources et outils pour se former et exceller
Il existe une pléthore de ressources et d’outils pour se former et exceller dans le domaine de l’analyse de données. Que vous soyez débutant ou expert, vous trouverez des formations, des communautés et des plateformes qui vous aideront à développer vos compétences et à rester à la pointe des dernières tendances.
Formations et certifications
- MOOC et cours en ligne: Des plateformes comme Coursera, edX et Udacity proposent des cours en ligne sur l’analyse de données, le Machine Learning et la science des données.
- Bootcamps: Les bootcamps sont des formations intensives qui permettent d’acquérir rapidement les compétences nécessaires pour devenir Data Analyst.
- Certifications: Des certifications comme Google Data Analytics Professional Certificate ou Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate valident vos compétences et vous permettent de vous démarquer sur le marché du travail.
Communautés et forums
- Kaggle: Une plateforme pour participer à des compétitions de Machine Learning, partager des notebooks et apprendre des meilleurs experts.
- Stack Overflow: Un forum pour poser des questions et trouver des réponses sur tous les sujets liés à la programmation et à l’analyse de données.
- Meetup: Des groupes locaux pour rencontrer d’autres Data Analysts, échanger des idées et assister à des conférences.
Outils et plateformes
- Python: Un langage de programmation polyvalent et puissant, utilisé pour l’analyse de données, le Machine Learning et le développement web.
- R: Un langage de programmation spécialisé dans les statistiques et l’analyse de données.
- Tableau et Power BI: Des outils de visualisation de données pour créer des graphiques interactifs et des tableaux de bord personnalisés.
Tableau récapitulatif des compétences clés
Voici un tableau récapitulatif des compétences clés pour devenir Data Analyst:
| Compétence | Description | Outils |
|---|---|---|
| Analyse statistique | Comprendre les concepts statistiques de base et les appliquer à l’analyse de données. | R, Python, Excel |
| Programmation | Savoir écrire du code pour manipuler et analyser des données. | Python, R, SQL |
| Visualisation de données | Être capable de créer des graphiques clairs et compréhensibles pour communiquer les résultats de l’analyse. | Tableau, Power BI, Matplotlib |
| Communication | Être capable de communiquer les résultats de l’analyse à un public non technique. | PowerPoint, Word |
| Esprit critique | Être capable de remettre en question les hypothèses de départ et d’identifier les biais potentiels. | Aucun |
Alors, convaincu(e) ? Le monde des données vous attend à bras ouverts!
글을 마치며
J’espère que cet article vous a donné un aperçu clair et précis du métier de Data Analyst. C’est un domaine passionnant et en constante évolution, qui offre de nombreuses opportunités de carrière. Si vous êtes curieux, rigoureux et que vous aimez les chiffres, n’hésitez pas à vous lancer! Vous ne le regretterez pas.
Le chemin peut sembler long, mais avec de la persévérance et une bonne formation, vous pouvez atteindre vos objectifs. Alors, à vos claviers et bonne chance!
N’oubliez pas que le monde des données a besoin de vous et de votre expertise pour résoudre des problèmes complexes et améliorer la vie des gens. Soyez fiers de contribuer à cette révolution!
알아두면 쓸모 있는 정보
1. Pour un premier emploi de Data Analyst en France, visez des entreprises de services numériques (ESN) ou des startups en région parisienne ou lyonnaise. Elles sont souvent à la recherche de jeunes talents.
2. Les certifications comme “Data Science Specialization” de Johns Hopkins University sur Coursera sont très bien perçues par les recruteurs français.
3. Participez à des hackathons locaux comme ceux organisés par Dataiku ou des événements comme le “Big Data Paris”. C’est un excellent moyen de se faire connaître.
4. En France, le réseau est essentiel. N’hésitez pas à contacter des Data Analysts sur LinkedIn et à leur demander des conseils ou un entretien informel.
5. Maîtriser le français est un atout majeur, mais l’anglais est indispensable pour la documentation technique et les collaborations internationales.
중요 사항 정리
Être un Data Analyst, c’est bien plus que manipuler des chiffres. C’est combiner compétences techniques, esprit critique et communication.
Spécialisez-vous, restez informé et n’oubliez pas l’importance des soft skills.
Le monde des données est vaste, trouvez votre voie et excellez!
Questions Fréquemment Posées (FAQ) 📖
Q: Quelles sont les compétences les plus importantes pour un Data Analyst débutant?
R: Franchement, pour démarrer, il faut vraiment bien maîtriser Excel. C’est la base! Ensuite, se familiariser avec SQL pour manipuler des bases de données, c’est crucial.
Python, c’est un gros plus, surtout avec des librairies comme Pandas et Matplotlib pour l’analyse et la visualisation. Mais le plus important, selon moi, c’est la curiosité et la capacité à poser les bonnes questions.
Les compétences techniques, ça s’acquiert avec le temps et la pratique!
Q: Quelles sont les ressources en ligne les plus utiles pour se former au métier de Data Analyst en France?
R: En France, on a pas mal de choix! OpenClassrooms propose des formations certifiantes, c’est une bonne option pour avoir un diplôme reconnu. Sinon, il y a DataCamp ou Coursera, avec des cours plus courts et plus ciblés.
Personnellement, j’ai appris beaucoup grâce à des chaînes YouTube comme “DataGenetics” qui vulgarisent des concepts complexes. Et n’oubliez pas de suivre des blogs spécialisés comme “Le Big Data” pour rester informé des dernières tendances!
Q: Quel est le salaire moyen d’un Data Analyst junior en région parisienne et quelles sont les perspectives d’évolution de carrière?
R: En région parisienne, un Data Analyst junior peut espérer un salaire brut annuel entre 35 000 et 45 000 euros, ça dépend vraiment de l’entreprise et de son niveau de compétences.
Pour l’évolution, c’est super intéressant! On peut devenir Data Scientist, avec une expertise plus poussée en Machine Learning, ou évoluer vers des postes de management, comme Data Manager ou Head of Data.
On peut aussi se spécialiser dans un secteur d’activité particulier, comme la finance ou le marketing, et devenir un expert reconnu dans son domaine. Les possibilités sont vastes!
📚 Références
Wikipédia Encyclopédie
