-
Smoke Factory Carpet Crawler TourpackSmoke Factory Carpet Crawler Tourpack, Machine à brouillard au sol professionnelle, Ensemble complet composé d'une machine à fumée Data II, d'un accessoire de brouillard au sol Cryo et d'un flightcase de tournée, Écran tactile, Fiche Ethernet supplémentaire, Profils ajustables, Consommation de CO2 réglable, Alimentation en air réglable, Quantité de brume réglable (par incréments de 1%)@+*Caractéristiques Crawler:*@+, Type: Refroidisseur de brouillard CO², Consommation électrique: 70 Watt, Tension d'alimentation: 90 - 240 V CA avec fiche Power Twist True1, Refroidissement: réglable en 3 étapes, Temps de refroidissement: fonctionnement continu possible, Options de commande: DMX 512, 0 - 10 V analogique, Ethernet, autonome, Temps de pré-refroidissement: aucun, Consommation de CO²: 1-3 kg par minute@+*Données techniques Data II:*@+, Type: machine à fumée / évaporateur, Puissance: 2900 Watt, Consommation de fluide: max. 120ml / min, Temps de brouillard: 15s à 100% de rendement, puis réduction automatique du brouillard continu, Contrôle: DMX512, analogique 0-10 V, minuterie, fonctionnement autonome, Temps de préchauffage: environ 6 minutes@+*Contenu de la livraison:*@+, 1x refroidisseur, 1x tuyau de 10 m, 1x câble Power Twist True 1, 1x tuyau de pression CO² de 5 m, 1x filtre pour tuyau CO², 1x flightcase de tournée, 1x machine à fumée Data II 2.6 kW
-
Fanton Prise téléphonique en céramique Fanton PLUG 6/6 Paire 84016Prise data/téléphone RJ12 180° UTP cat.3 Fanton, fiche céramique 6/6 paires, couleur blanche, montage mural.
-
Ansmann Type-C USB Cable 200 NoirAnsmann Type-C USB Data/Charging Cable, Câble de données/chargement USB-C, Logement des fiches en plastique TPE sans PVC et aluminium avec décharge de traction intégrée, Taux de transfert de données: 5 Gbits/seconde, Fiche USB-A vers fiche USB-C, Longueur: 200 cm, Couleur: Noir
Les métiers de la Data ont le vent en poupe actuellement. En effet, l’époque où nous vivons, qui est dictée par les informations que nous produisons et recevons, est très favorable au développement du Big Data.
Dans cet article, nous allons découvrir un élément clé du traitement des données volumineuses à savoir le métier de Data Analyst. Nous allons pour cela voir ce qu’est ce métier, leurs missions, les compétences à avoir, le salaire engendré ainsi que la formation à suivre.
Data Analyst : définition
Le Data Analyst est la personne qui se trouve tout au bout de la chaîne de valorisation des données. Après l’intervention consécutive du Data Architect, du Data Engineer et du Data Scientist, c’est en effet son tour d’intervenir. C’est à lui de rendre les données préalablement traitées consommables auprès des décideurs de l’entreprise. À l’issue de son analyse, les dirigeants utilisent les résultats afin d’orienter leur prise de décision en fonction de cela.
Ce métier est par conséquent à l’intersection entre les différents services présents au sein d’une société. En effet, il possède non seulement les capacités techniques lui permettant d’analyser et d’interpréter les données, mais aussi les moyens de communiquer le fruit de son travail à des personnes qui ne possèdent pas forcément ces aptitudes.
Il est donc évident qu’un Data Analyst doit avoir de nombreuses compétences. Il est même considéré comme étant un couteau suisse pouvant intervenir sur de nombreux aspects du traitement des données.
Ce métier figure parmi les plus demandés actuellement, et ce, pour de nombreuses raisons. Tout d’abord, les entreprises sont de plus en plus conscientes que l’un des moyens de pérenniser leurs activités se situe dans la bonne consommation de leurs données. La mise en place d’un projet Big Data et des moyens techniques et technologiques relatifs à cela sont aussi de plus en plus favorisés. Ainsi, les travailleurs du Big Data, et notamment les Data Analyst, sont donc de plus en plus recherchés.
Data Analyst : missions

Comme nous venons de le voir, le Data Analyst intervient dans plusieurs aspects du traitement et de la consommation des données.
Ses missions sont donc multiples sur cette chaîne.
Si l’on se contente de résumer, on peut dire que le Data Analyst intervient sur les aspects frontaux d’un projet Big Data.
Mais plus précisément, on peut diviser cette intervention en trois grandes parties.
Tout d’abord, il y a la dimension métier de l’entreprise. Le Data Analyst doit comprendre les différents enjeux de la direction à laquelle il est rattaché. Il faut donc qu’il ait les connaissances nécessaires du domaine afin d’identifier les meilleures sources d’informations pertinentes. Le Data Analyst doit ensuite être capable de synthétiser les données venant de ces sources. Le but est de faire ressortir un résultat aidant les entreprises dans l’augmentation de leur performance.
En second lieu, il y a l’aspect technique sur lequel il doit intervenir. En effet, le Data Analyst a également pour mission de collecter les données à des buts analytiques. Il doit ensuite produire des analyses statistiques, des indicateurs sous forme de KPI ainsi que des tableaux de bord. Les dirigeants vont s’appuyer sur ces résultats lors de la prise de décision. Lors de cette mission, il va interroger des systèmes de gestion de base de données et parfois même fournir un programme lui permettant d’exécuter cette tâche.
Et enfin, il y a la partie pédagogique du métier de Data Analyst. Dans celle-ci, il est chargé de communiquer dans la meilleure des manières les analyses qu’il fournit. Il doit donc accompagner les décideurs dans l’interprétation des différents indicateurs pour ne pas fausser la prise de décision. Il doit également veiller à ce que les outils et les techniques utilisés soient à jour.
Data Analyst : compétences
Au vu de ces vastes missions qu’il doit accomplir, le Data Analyst doit avoir une panoplie de compétences afin de bien les exécuter.
En premier lieu, en rapport avec la première mission que nous avons vue, il doit avoir une bonne connaissance du métier dans lequel il est affecté. Par exemple, s’il travaille dans le domaine du marketing ou de la finance, il doit en avoir les bases afin de mieux appréhender les données qui en ressortent.
Et par rapport à l’aspect technique de sa mission, il doit maîtriser bon nombre de technologies. Parmi ces technologies, il y a les bases de données ainsi que les systèmes et la modélisation qui y sont associés. Il doit également avoir une bonne maîtrise des méthodes d’analyses statistiques et de la Data Science. Il faut qu’il soit capable d’utiliser les outils de reporting et de visualisation des données. Et la maîtrise de quelques langages de programmation ainsi que des méthodes d’organisation de projet lui sont utiles.
Parler plusieurs langues et avoir de fortes compétences relationnelles est un plus pour lui. Et il doit bien évidemment connaître le Big Data ainsi que les frameworks relatifs à cela.
Data Analyst : salaires
Vous le savez sans doute maintenant, le métier de Data Analyst est très intéressant, surtout actuellement. Pour appuyer ce propos, sachez que les offres d’emploi concernant ce poste sont très nombreuses. Si l’on regarde du côté des plateformes de recherche en ligne, on peut constater qu’il en existe des dizaines de milliers. Par exemple, sur Indeed, les postes à pourvoir sont d’environ 9.000 lors des deux dernières semaines du mois d’octobre 2022. Ce chiffre est d’environ 5.000 sur Glassdoor et de plus de 51.000 sur Jooble en seulement une semaine. Cela démontre de l’intérêt que portent les entreprises envers ce métier.
Quant au salaire que peut gagner un Data Analyst, il varie en fonction de la société, du pays, de la région, mais aussi de l’expérience du postulant. Mais si l’on se fie aux données fournies par ces mêmes plateformes, on peut dire qu’il reste fort intéressant. En effet, selon Indeed, le salaire annuel moyen d’un Data Analyst est de 65.882 $ et selon Glassdoor, il est de 71.639 $.
Data Analyst : formations
Si le métier de Data Analyst vous intéresse, il existe plusieurs moyens qui peuvent vous aider à le devenir. Vous avez en effet le choix en ce qui concerne la manière de vous former.
Vous pouvez apprendre par vous-même au moyen des différentes cours en ligne qui inondent internet. Certaines de ces formations sont gratuites tandis que d’autres sont payantes. Toutefois, il faut bien choisir ses sources afin d’obtenir les meilleurs conseils et les bonnes méthodes.
Vous pouvez ensuite passer les différentes certifications afin de confirmer vos compétences aux yeux des entreprises. Par exemple, le Microsoft Certified Data Analyst, l’EMC DELL Data Scientist Associate ou encore le Tableau Desktop Certified Professional fait partie des certifications les plus reconnues.
De nombreuses universités proposent désormais des cursus spéciaux pour les métiers de la Data. Dans la plupart des cas, ces dernières proposent tout d’abord de suivre un parcours en informatique ou en statistique avant de choisir le Big Data en option de master. Néanmoins, ceux qui ont précédemment suivi des formations en marketing, en mathématique ou encore en économie peuvent également se réorienter vers le métier de Data Analyst. Vous pouvez également opter pour un DUT en informatique et statistique décisionnelle pour devenir Data Analyst. Si vous souhaitez en savoir plus sur ce métier, cliquez sur ce lien pour accéder à la fiche complète du métier de Data Analyst.