@ladatafacile_16: Un bon Data Analyst, ce n'est pas quelqu'un qui fait des dashboards. C'est quelqu'un qui fait décider. Le dashboard, c'est le moyen. Nuance qui change tout. Voici le vrai métier, sans langue de bois. On confond toujours les 3 — Data Analyst, Data Engineer, Data Scientist. Le DA explique ce que disent les chiffres, le DE construit les tuyaux qui les amènent, le DS prédit le futur avec. Le DA est au bout de la chaîne, c'est lui qui touche le business. Sa mission en 1 phrase : transformer une question métier en réponse actionnable. « On perd des clients, pourquoi ? » → analyse → « Voici les 3 raisons, voici quoi faire. » Le workflow d'une analyse : question du business → data (chercher + nettoyer) → analyse (explorer + tester) → livrable (reco + décision). 4 étapes toujours. Beaucoup sautent la première — résultat, de beaux dashboards que personne ne regarde. Ses 5 missions concrètes : comprendre le vrai besoin (creuser derrière la demande), extraire/nettoyer (SQL, 40 % du temps ici), explorer/analyser (graphes, segments, cohortes), visualiser/construire (dashboard, deck, note), présenter/embarquer (c'est là que l'analyse devient décision). Sa stack : SQL et Python (pandas) pour requêter. Power BI, Tableau, Looker pour la dataviz. Excel et Google Sheets pour l'ad-hoc. dbt, Snowflake, Notion pour les bases et la doc. Stats de base : A/B test, corrélation, cohortes. Le marché ? 15 000 postes ouverts en France, le métier data le plus recruté. Salaire médian junior 38–48 k€, 55-70 k€ avec 3-5 ans, 70-90 k€ senior. Reconversion en 1 à 2 ans — le chemin le plus court pour entrer dans la data. Le vrai différenciateur entre un DA moyen et un excellent ? Pas le SQL, pas Power BI. C'est : comprendre le business, choisir les bons KPI, raconter (pas seulement montrer), défendre son point de vue. Le CEO ne veut pas ta prudence, il veut ton avis. Carrousel 1 de la nouvelle série Data Analyst. Prochain : le vrai workflow d'une analyse de A à Z, avec un cas fil rouge. #DataAnalyst #Data #Analytics #LaDataFacile #DataAnalytics

Sisi.event_06 :

Super intéressant merci 🙏🏾

sebri :

Des astuces powerBi en direct query ?

_nekaiko_ :

Quel est le cursus à suivre pour une reconversion en DA, je suis que titulaire d’un BTS seulement mais ça m’intéresse énormément, est-ce envisageable tout en conservant mon poste actuel le temps de la reconversion ? Pouvez-vous m’aiguiller? Merci pour vos vidéos et belle soirée

CONSTRUCTIONS DE RÊVE :

combien de temps pour un commercial de métier pour devenir data analyse? avec un bts en commerce international, une licence en gestion commerciale et financière et un Master en gestion de projets?

foufa :

bonjour, j'ai un master en RH et titre pro en gestionnaire de paie je souhaiterais acquérir des compétences pour une possibilité de reconversion en tant que data analyse peut-être dans le domaine RH je ne sais pas encore est-ce que vous avez des recommandations (livre, site pour s'exercer)?

imbuu444 :

Thank you

leschroniquesdungeek :

Après ne pas confondre DA et SFE, le DA ne prend pas de décision analytique, le SFE le fait.

Fredy Nyobe :

bonjour moi je par en L3 ingénieurie économique et financière et suis aussi intéressé par la data mais je me demande la qu'elle faire entre les trois que vous avez proposé merci de m'éclairer s'ils vous plaît 🙏

Mandy projetech :

Merci beaucoup. J'ai fait un Master Marketing, Management et com puis un en Communication numerique. Je veux vraiment me reconvertir, j 'ai pensé à commencer doucement en passant une certification pour la data analyse Marketing au lieu de faire direcetement une reconversion totale. Est ce judicieux svp ?

Levi Soro :

merci

ADA|Corp :

webinaire python+ IA demain à 15h

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Zit Zitoune🇨🇲 :

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