Devenir Data Analyst à l’ère de l’IA : quelles compétences apprendre et quel projet montrer ?
Publié le 09/11/2026 15:00
Votre responsable vous demande pourquoi les ventes baissent dans plusieurs magasins. L’IA peut vous aider à écrire une requête. Mais pour répondre à la question, vous devez d’abord vérifier ce que vous mesurez, repérer où se concentre la baisse et dire quelles données manquent pour en expliquer la cause. C’est le travail du Data Analyst.
Si vous envisagez une reconversion, voici par où commencer : apprenez à interroger des données avec SQL, à vérifier leur qualité et à présenter vos conclusions avec Power BI. Ajoutez Python lorsque vous avez besoin de répéter un traitement. Utilisez l’IA pour accélérer certaines étapes, puis vérifiez le résultat sur vos données.
Que fait un Data Analyst et où chercher des débouchés ?
Un Data Analyst transforme une question métier en une analyse qui aide à décider. Il extrait et fiabilise les données, choisit les indicateurs utiles et explique ce que les résultats permettent de conclure. Ces missions existent notamment en marketing, dans la relation client et en production. En reconversion, un bon point de départ consiste à chercher des offres dans un secteur que vous connaissez déjà. Votre connaissance des opérations, de la finance ou de la relation client peut vous aider à poser de meilleures questions.
Pour évaluer les débouchés qui vous concernent, comparez les annonces de votre bassin d’emploi et celles accessibles à distance. Relevez les outils demandés, l’expérience attendue et les problèmes métier cités. Vous pourrez choisir un projet de portfolio qui répond à ces besoins.
Source : fiche métier Data Analyst de l’Apec
Dans quel ordre apprendre SQL, Power BI, Python et l’IA ?
- SQL pour répondre à une question précise. Apprenez à filtrer, agréger et joindre des tables. Exemple : calculer le chiffre d’affaires mensuel par magasin en évitant de compter deux fois une vente.
- Power BI pour rendre le résultat lisible. Construisez un tableau de bord qui permet de passer d’une baisse globale aux magasins ou catégories concernés. Donnez à chaque indicateur une définition claire.
- Python pour rendre les traitements reproductibles. Avec pandas, vous pouvez par exemple nettoyer des exports récurrents et signaler les lignes incomplètes avant de calculer vos indicateurs.
- L’IA générative pour gagner du temps sur des étapes ciblées. Demandez-lui d’expliquer une erreur SQL ou de proposer des cas de test. Avant d’utiliser le résultat, contrôlez les filtres et comparez quelques lignes avec la source.
Quel premier projet mettre dans un portfolio Data Analyst ?
Dans RetailSmart, le cas pédagogique de MyDataMentor, partez d’une question simple : dans quels magasins et sur quelles catégories de produits la baisse des ventes se concentre-t-elle ? Avant de conclure, comparez des périodes équivalentes et vérifiez si des ventes, des retours ou des magasins manquent dans les données.
Pour que votre projet soit facile à comprendre en entretien, réunissez trois éléments :
- Une analyse reproductible avec vos requêtes SQL, la définition des indicateurs et quelques contrôles de qualité.
- Un tableau de bord Power BI pour repérer les écarts et explorer les résultats par magasin et par catégorie.
- Une note de décision d’une page qui présente un constat, ses limites et la prochaine vérification à mener. Si les données montrent une baisse sur une catégorie, vérifiez les ruptures de stock avant d’attribuer cette baisse à un manque de demande.
En entretien, expliquez une décision que vous avez prise. Par exemple, pourquoi avez-vous comparé des magasins ouverts sur les deux périodes ? Le recruteur peut ainsi comprendre votre raisonnement et vous interroger sur un choix concret.
Data Analyst, Data Engineer ou automatisation : quel parcours choisir ?
- Data Analyst si vous aimez partir d’une question métier, explorer les données et expliquer ce qui mérite une décision.
- Data Engineer si vous préférez construire et tester le pipeline qui collecte, transforme et met les données à disposition. C’est le cœur du parcours Data Engineer IA, qui s’adresse notamment aux personnes ayant déjà des bases en programmation.
- Automatisation si votre priorité est de déclencher une action récurrente, comme envoyer une alerte quand un indicateur franchit un seuil. Le parcours d’automatisation avec n8n et Make travaille sur ce type de workflow métier.
Peut-on commencer sans avoir déjà programmé ?
Oui. Si vous utilisez déjà Excel ou réalisez du reporting, partez d’une question que vous savez traiter et reproduisez l’analyse avec SQL puis Power BI. Si vous débutez aussi dans l’analyse, choisissez un petit jeu de données et un seul indicateur. Augmentez la complexité quand vous savez expliquer et vérifier votre premier résultat.
Votre projet de reconversion correspond-il au parcours Data Analyst IA ?
Dans la formation Data Analyst IA de MyDataMentor, vous appliquez SQL, Python, Power BI et l’IA au cas RetailSmart, avec un accompagnement individuel. Si vous hésitez sur votre niveau de départ, indiquez-moi votre métier actuel, les outils que vous utilisez et le type de poste ou de projet que vous visez. Je pourrai vous aider à situer votre point de départ.
Demander des informations sur la formation Data Analyst IA
Manel Boumaiza, formatrice Data & IA et fondatrice de MyDataMentor.
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