La data est partout. Dans les services marketing, les ressources humaines, la finance, l’industrie… toutes les décisions s’appuient désormais sur des données structurées et analysées. Derrière cette tendance se cache un métier en plein essor : celui de data analyste. Mais pour répondre aux besoins du marché, il ne suffit plus de maîtriser un tableur ou de savoir lire un graphique. Les recruteurs attendent aujourd’hui un véritable socle technique, articulé autour de trois piliers : SQL, Python et l’intelligence artificielle.
SQL : la base de toute manipulation de données
Dans l’univers de la data, SQL fait figure d’incontournable. Ce langage de requête, simple à prendre en main mais puissant, permet de dialoguer directement avec les bases de données. Il est utilisé pour filtrer, trier, regrouper, ou croiser des jeux de données, des tâches que tout analyste effectue au quotidien.
Maîtriser SQL, c’est accéder à la matière brute de l’entreprise. C’est aussi être capable de collaborer avec des développeurs, des data engineers ou des chefs de projet, dans un langage commun. Une compétence souvent sous-estimée, mais systématiquement attendue dans les fiches de poste.
Les formations data analyste bien conçues, en particulier celles axées sur la pratique, accordent une place centrale à SQL dès les premières semaines. Et pour cause : c’est le fondement sur lequel repose tout le reste.
Python : polyvalence, puissance et automatisation
Vient ensuite Python, le langage roi de la data. S’il est parfois perçu comme complexe par les débutants, il devient vite un allié précieux une fois dompté. Avec des bibliothèques comme Pandas, NumPy, Matplotlib ou Seaborn, Python permet de faire des analyses poussées, de créer des visualisations personnalisées, de nettoyer et structurer des données en quelques lignes de code.
Mais Python ne se limite pas à l’analyse. Il permet aussi d’automatiser des tâches récurrentes, d’intégrer des API, voire de créer des outils internes. Un data analyst qui sait utiliser Python devient plus autonome, plus rapide et plus créatif dans ses approches.
Une formation complète, comme celle proposée par La Capsule, enseigne Python à travers des projets concrets : extraction de données, dashboards dynamiques, rapports automatisés… L’objectif n’est pas seulement de connaître la syntaxe, mais de savoir résoudre de vrais problèmes métier. Consultez ici le détail du programme.
L’IA : le nouveau levier d’efficacité
Enfin, difficile aujourd’hui de parler de data sans évoquer l’intelligence artificielle. Même si le rôle du data analyst reste distinct de celui du data scientist, il est de plus en plus amené à collaborer avec des outils basés sur l’IA. Certains utilisent l’IA pour compléter leurs analyses, accélérer leur production ou générer du code plus rapidement.
L’émergence de l’IA générative (comme ChatGPT, Copilot ou Claude) change la donne. Un analyste bien formé sait les intégrer intelligemment dans son workflow, sans en devenir dépendant. Il sait aussi faire preuve d’esprit critique : comprendre les limites de ces outils, valider leurs résultats, et garder la main sur les décisions.
Les formations en avance sur leur temps intègrent déjà ces dimensions dans leur programme. Elles montrent comment l’IA peut être un accélérateur de compétences, à condition de l’utiliser comme un levier, et non comme une béquille.
En 2025, le profil du data analyst se dessine autour d’un triptyque clair : SQL pour accéder aux données, Python pour les manipuler intelligemment, et l’IA pour aller plus vite et plus loin. Ces trois compétences, loin d’être réservées aux experts, sont désormais accessibles grâce à des formations intensives bien pensées. Pour toute personne souhaitant se reconvertir, progresser ou simplement s’outiller, c’est sur ce trio qu’il faut miser en priorité.
Léo LATOUR
Lucas
