Dans un monde où les données sont devenues une ressource essentielle pour la prise de décision, l’Ingénieur d’études en traitement et analyse statistique de données est un acteur clé de la réussite des entreprises. Ce professionnel apprécié pour ses compétences techniques et son esprit critique a pour principales missions d’exploiter, analyser et interpréter les données afin d’aider à la prise de décision stratégique.

Missions de l’ingénieur d’études en traitement et analyse statistique de données

L’ingénieur d’études en traitement et analyse statistique de données est avant tout un expert dans le manipulation et l’analyse des données. Ses missions peuvent varier en fonction du secteur d’activité où il exerce, mais elles se déclinent généralement autour des axes suivants :

Collecte et préparation des données

Il doit être capable de collecter des données brutes auprès de différentes sources (bases de données, sondages, capteurs, etc.) et de les préparer pour l’analyse en effectuant diverses opérations telles que le nettoyage, le filtrage et la transformation des données.

Analyse et modélisation statistique

Grâce à sa maîtrise des outils mathématiques et informatiques, l’ingénieur d’études en traitement et analyse statistique de données réalise des analyses exploratoires, descriptive et/ou prédictive des données. Il peut, par exemple, recourir à des techniques de data mining, de machine learning ou encore d’intelligence artificielle pour modéliser et analyser les données.

Interprétation et communication des résultats

Au-delà de la simple analyse statistique, ce professionnel doit être capable d’interpréter et de contextualiser ses résultats en fonction des besoins de l’entreprise. Il doit également savoir présenter ses conclusions de manière claire et concise aux décideurs, afin de faciliter la prise de décision stratégique.

Qu’est-ce que l’analyse de données ?

source : Sarah Ghidalia

Quelles sont les aptitudes requises ?

Pour réussir dans ce métier, un ingénieur d’études en traitement et analyse statistique de données doit posséder plusieurs qualités et compétences :

• Une solide formation en mathématiques et statistiques
• La maîtrise des outils informatiques et logiciels spécifiques (R, Python, SAS, etc.)
• Un esprit critique et analytique
• Des compétences en communication et en pédagogie
• La capacité à travailler en équipe et à s’adapter à différents environnements professionnels

Diplômes et formations pour accéder au métier d’ingénieur d’études en traitement et analyse statistique de données

Plusieurs parcours sont possibles pour se former au métier d’ingénieur d’études en traitement et analyse statistique de données. Voici une liste non exhaustive des diplômes qui peuvent mener à cette profession :

1. Master en statistique, économétrie ou mathématiques appliquées : ces formations de niveau Bac+5 permettent d’acquérir des compétences solides en analyse statistique et manipulation des données.
2. Master en informatique décisionnelle (Business Intelligence) : cette formation a pour objectif de former des professionnels capables de concevoir, développer et mettre en œuvre des solutions informatiques adaptées aux besoins des entreprises en matière de traitement et d’analyse des données.
3. Diplôme d’ingénieur avec une spécialisation en traitement et analyse statistique de données : plusieurs écoles d’ingénieurs proposent des cursus axés sur les métiers du Big Data et de l’analyse statistique.

Salaire d’un ingénieur d’études en traitement et analyse statistique de données

Le salaire d’un ingénieur d’études en traitement et analyse statistique de données dépend de plusieurs facteurs tels que le niveau d’expérience, la taille de l’entreprise et le secteur d’activité.

En moyenne, un débutant peut espérer gagner entre 35 000 et 45 000 euros brut par an. Avec quelques années d’expérience, le salaire peut atteindre 60 000 euros brut annuel voire plus.

Quelles sont les évolutions possibles ?

L’ingénieur d’études en traitement et analyse statistique de données dispose de plusieurs possibilités pour évoluer au cours de sa carrière :

• Il peut se spécialiser dans un domaine particulier (finance, marketing, santé publique, etc.) ou dans une technique spécifique (machine learning, modélisation prédictive, etc.)
• Il peut évoluer vers des postes à responsabilité comme chef de projet statistique, responsable d’analyse de données ou encore directeur de la business intelligence
• Il peut également se tourner vers l’enseignement et la recherche en intégrant une équipe académique ou un laboratoire de recherche.

Le métier d’ingénieur d’études en traitement et analyse statistique de données offre de belles perspectives d’évolution et s’inscrit pleinement dans les besoins actuels des entreprises confrontées au défi du Big Data.