Le data analyst transforme des données brutes en décisions : il va chercher les chiffres, les fiabilise, les met en perspective et les rend lisibles pour ceux qui arbitrent.
Le data analyst travaille à la charnière entre les métiers et le système d’information. Il extrait les données des bases de l’entreprise, vérifie leur cohérence, construit des indicateurs et les restitue sous forme de tableaux de bord ou d’analyses ponctuelles. L’essentiel du temps ne passe pas dans la statistique, mais dans la préparation : comprendre d’où vient un chiffre, pourquoi deux sources divergent, ce que compte réellement un champ de base.
L’apprentissage est particulièrement formateur ici, car les données d’un cas d’école sont propres alors que celles d’une entreprise ne le sont jamais. L’apprenti apprend à interroger les utilisateurs, à documenter ses définitions, à défendre un résultat devant un directeur qui pensait le contraire. Il découvre aussi le cadre légal, puisque beaucoup de données concernent des personnes.
| Diplômes en apprentissage | BUT Science des données · Bachelor Data analyst · Mastère Expert en data et intelligence artificielle |
|---|---|
| Accès | après le bac, alternance possible selon les parcours |
| Employeurs | Distribution, commerce en ligne et réseaux de magasins, Banque, assurance et mutuelles, Industrie et logistique, sur les flux et la performance, Santé, biotechnologies et recherche appliquée, Cabinets de conseil et agences de marketing |
| Salaire de l'apprenti | 27 % à 100 % du SMIC selon l'âge et l'année (grille et salaires observés) |

Photo : CC BY-SA 4.0 — Joonspoon / Wikimedia Commons · crédits
Savoir-faire
Qualités
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Le travail est sédentaire, en bureau, avec beaucoup de temps d’écran et des réunions régulières avec les équipes métier. Le télétravail partiel est courant. Les pics d’activité suivent le calendrier de l’entreprise : clôtures mensuelles, préparation budgétaire, campagnes commerciales, bilans de fin d’année. La difficulté principale n’est pas technique mais relationnelle : obtenir des interlocuteurs une définition stable de ce qu’ils veulent mesurer, puis leur annoncer un résultat qui ne les arrange pas toujours.
Grille légale minimale en pourcentage du SMIC (Code du travail, art. D6222-26) ; la convention collective du secteur peut prévoir davantage.
| Âge | 1re année | 2e année | 3e année |
|---|---|---|---|
| 16-17 ans | 27 % | 39 % | 55 % |
| 18-20 ans | 43 % | 51 % | 67 % |
| 21-25 ans | 53 % | 61 % | 78 % |
| 26 ans et + | 100 % | 100 % | 100 % |
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Les sièges lyonnais de la banque, de l’assurance et de la distribution alimentent une demande constante de profils décisionnels, tout comme les acteurs de la santé et des sciences du vivant implantés dans l’agglomération. Les industriels de la région cherchent des analystes capables de travailler sur la supply chain et la performance des sites. Un apprenti qui connaît le vocabulaire métier autant que le SQL se distingue immédiatement.
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Confiez-lui un périmètre délimité et un vrai commanditaire interne, sinon il produira des tableaux que personne n’ouvrira. Vérifiez en entretien qu’il sait expliquer un résultat simplement : la restitution fait la moitié du métier. Donnez-lui un accès en lecture aux bases dès les premières semaines, avec un référent qui lui explique le modèle de données ; c’est le point de blocage le plus courant. Encadrez l’accès aux données personnelles par écrit et associez-le à votre référent en protection des données. Enfin, faites-le assister aux réunions métier : un analyste coupé du terrain se trompe de question.
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Il faut être à l’aise avec les ordres de grandeur, les pourcentages et la lecture d’un écart, pas être statisticien de haut vol. Le cœur du poste reste la préparation des données et la restitution. Les méthodes plus avancées relèvent du data scientist. Un apprenti méthodique et curieux progresse très bien sans profil mathématique poussé.
L’analyste décrit ce qui s’est passé et éclaire une décision immédiate. Le data scientist construit des modèles pour prévoir ou classer, avec un socle mathématique et algorithmique plus lourd. Les entreprises recrutent beaucoup plus d’analystes que de data scientists, et la voie de l’apprentissage y est bien plus ouverte dès le niveau 6.
Par le SQL, sans hésiter. C’est le langage commun de toutes les bases et il reste la compétence la plus demandée en entretien. Ensuite viennent un outil de visualisation et un langage comme Python. Un candidat qui écrit des jointures propres et sait vérifier un résultat rassure immédiatement un recruteur.
Souvent, dès qu’il s’agit de clients, de patients ou de salariés. Le RGPD impose alors une finalité définie, une minimisation des données utilisées et une durée de conservation limitée. Un apprenti doit connaître ces principes et savoir à qui s’adresser dans l’entreprise. C’est un sujet que les employeurs abordent volontiers en entretien.
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