Fiche métier

Analyste de données

Tu transformes des données brutes (ventes, tickets, mesures, visites) en réponses claires : tu les récupères, tu les nettoies, tu les croises, tu les montres, et tu dis ce qu'elles veulent dire, et ce qu'elles ne disent pas.

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En 30 secondes

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Les chiffres

Seconde étape
après une première formation
Pas d'accès direct
à la fin de l'école obligatoire
10 à 15 min
exercice d'essai
ChiffreValeurSource, date de lecture
Durée des CFC d'entréeInformaticien·ne CFC : 4 ans (3 à 4 en école à plein temps) · Développeur·euse de business numérique CFC : 4 ansict-berufsbildung.ch, 16.09.2026 · orientation.ch, 16.09.2026
Nombre d'orientationsInformaticien·ne CFC : 2 (la voie ici est « Développement d'applications ») · Business numérique : aucune orientation affichéeict-berufsbildung.ch, orientation.ch, 16.09.2026
Salaire d'apprenti·eInformaticien·ne CFC et développeur·euse de business numérique CFC, mêmes plages : 1ʳᵉ année 550 à 700 CHF · 2ᵉ 750 à 900 · 3ᵉ 950 à 1 200 · 4ᵉ 1 250 à 1 500 (par mois)orientation.ch, les deux pages, 16.09.2026
Places d'apprentissage affichéesInformaticien·ne : 659 · Business numérique : 104 ; périmètre géographique non préciséorientation.ch, 16.09.2026
Brevet fédéral AI Business Specialist, conditionsCFC, maturité ou qualification équivalente et au moins 4 ans de pratique, dont 2 ans d'expérience professionnelle spécifiqueict-berufsbildung.ch, brevet fédéral, 16.09.2026

Ce qu'il faut aimer

Les vrais chemins d'accès

Tu finis l'école obligatoire (~15 ans)

Pas d'accès direct. Chemins : Informaticien·ne CFC « Développement d'applications » ou Développeur·se de business numérique CFC (vérifiés) → poste avec des données → analyste ; ou employé·e de commerce CFC + affinité chiffres → contrôle de gestion → analyse (à confirmer). Maturité professionnelle → HES.

Tu as fini le secondaire II (~18 à 19 ans)

HES en informatique de gestion, économie, ou filières « data » (à confirmer : lesquelles existent en Romandie) · université (statistiques, économie, informatique) · formations continues courtes en analyse de données (à confirmer : reconnaissance) · brevet fédéral AI Business Specialist plus tard (vérifiéexiste ; à confirmer : contenu).

Vérifie les conditions de l'année en cours auprès de l'école ou de l'office d'orientation de ton canton : elles changent.

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Une journée type

On te demande « pourquoi les ventes ont baissé en mars ? » · tu récupères les données (base de données, exports, outils) · tu les nettoies (doublons, valeurs manquantes, formats) · tu les croises et tu cherches · tu construis un tableau de bord ou un graphique honnête · tu présentes en 5 minutes à des gens qui ne sont pas techniques · tu documentes d'où viennent les chiffres.

Ce qu'on y fait rarement

De l'intelligence artificielle (c'est un autre métier, plus loin) · des statistiques très avancées · travailler seul : les questions viennent des métiers.

Compétences

Poser la bonne question avant de calculer · rigueur (un chiffre faux se propage) · nettoyer patiemment · visualiser sans tromper · expliquer simplement · scepticisme sain.

Connaissances

Tableurs avancés · SQL (interroger une base) · un outil de visualisation · bases de statistiques descriptives · un langage (Python ou R) selon le poste · protection des données.

Les maths réellement utiles

à confirmer : oui, un peu plus que dans les autres fiches, mais des maths concrètes : pourcentages, moyennes et médianes, proportions, lecture de graphiques, notions de statistiques descriptives. Pas d'algèbre avancée au quotidien. À dire honnêtement, sans effrayer.

Langues

à confirmer : anglais lu (outils, documentation) ; français clair à l'écrit et à l'oral (tu présentes des résultats).

Certifications

Certifications d'outils de visualisation et de cloud data, utiles (à confirmer).

Aptitudes souvent mobilisées

Curiosité pour « ce que les chiffres cachent » · patience pour nettoyer · goût d'expliquer. Idée reçue à casser : « il faut être fort en maths » : il faut être rigoureux et curieux ; les maths utiles sont celles du collège, bien maîtrisées.

Et après ?

  1. Analyste senior.
  2. Ingénieur·e data (les tuyaux), ou data scientist (les modèles).
  3. Responsable BI, ou product analytics.

Métiers voisins

Témoignage

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