Pourquoi apprendre 10 technos ne sert à rien
#20 Ou le dilemme des Data Analysts face à la spécialisation
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Quand je me balade sur LinkedIn, je vois souvent des posts sur les compétences indispensables pour devenir Data Analyst.
Vous en avez sûrement croisé aussi, comme celui-ci:
Franchement, ça fait peur.
Et c’est normal.
Quand on vous balance une telle avalanche d’informations, le cerveau panique.
Les débutants se sentent perdus, noyés sous une montagne de technos.
Les Data Analysts intermédiaires (1-3 ans d'expérience) hésitent à changer de job ou à se lancer en freelance.
Cette peur, elle est réelle. Elle est légitime.
Mais aujourd’hui, on va la déconstruire ensemble, car surcharger son CV avec une infinité de compétences n'est pas la meilleure stratégie pour avancer.
Et je vais vous montrer pourquoi, avec des exemples concrets et mon propre retour d’expérience.
Pourquoi cette peur est réelle
Le marché de la Data évolue à une vitesse folle. Chaque mois, une nouvelle techno fait son apparition.
En 2018, quand je regardais les offres d’emploi pour Data Analysts et BI, les entreprises cherchaient encore des experts en Qlik, SPSS et SAS.
Aujourd’hui ? Ces outils existent toujours, mais sont en perte de vitesse. Bienvenue à l’ère de Power BI, Tableau et Looker Studio.
Et c’est là que la peur s’installe.
Parce que chaque fois que vous pensez avoir rattrapé votre retard, une nouvelle techno apparaît :
"J’ai appris SQL… mais maintenant il faut que j’apprenne Python."
"J’ai appris Tableau… mais Power BI est en demande aussi."
"Maintenant il y a Looker, et aussi Databricks… et Snowflake…"
C’est une course infinie. Le sentiment d’être "en retard" ne disparaît jamais.
Le mythe des offres d’emploi "impossibles"
Autre facteur qui alimente cette peur : les offres d’emploi elles-mêmes.
Elles listent 50 outils différents, donnant l’impression qu’il faut être un expert en tout.
Mais la réalité est bien différente :
La plupart des entreprises utilisent seulement 2 à 3 outils au quotidien.
Les recruteurs copient-collent souvent des descriptions génériques.
Exemple réel de mon expérience:
Voici la stack technique que j’ai reçu lors de ma candidature : SQL, Python, Power BI, AWS, Spark, Airflow, Snowflake, Amplitude, Segment, Git.
Alors que pendant toute ma mission, j’ai juste utilisé SQL (via Snowflake) et Power BI. Si vous êtes novice sur Snowflake ? Une prise en main de 30 minutes suffit, l’essentiel est de maîtriser SQL pour faire des requêtes. Ah j’ai aussi fait un commit git en plusieurs mois de mission.
C’est la preuve que les technos listées ne sont pas toujours celles que vous utilisez au quotidien, mais celles que toute l’équipe Data utilise !
Le problème des généralistes
Quand vous passez plus de temps à apprendre qu’à appliquer, vous ne développez jamais d’expertise métier solide.
Vous avez l’impression que plus de compétences = plus de sécurité d’emploi. Mais c’est faux.
Les recruteurs ne cherchent pas des collectionneurs de technos, mais des spécialistes capables d’apporter de la valeur.
En multipliant les technos, vous devenez invisible.
Si vous êtes juste "un Data Analyst généraliste", vous serez en compétition sur le prix.
Un expert en Risk Analytics (Finance) ou un spécialiste en Attribution Marketing sera toujours plus recherché qu’un généraliste qui connaît 10 outils sans véritable axe métier.
De plus en plus d’entreprises recherchent des Data Analysts spécialisés dans un domaine métier précis, comme vous pouvez voir via ces liens: Lien 1, 2, 3, 4, 5, 6.
Votre prochaine opportunité
Les meilleurs Data Analysts ne sont pas ceux qui maîtrisent 15 technos.
Ce sont ceux qui maîtrisent un domaine métier et savent l’exploiter avec les bons outils.
Lors de mes recherches de missions freelance, j’ai vite compris l’importance de la spécialisation.
Mission 1 : On cherche quelqu’un qui sait travailler sur l’acquisition et la rétention en marketing digital. Je suis la bonne personne.
Mission 2 : On cherche quelqu’un capable d’analyser les funnels de conversion et d’optimiser le parcours utilisateur. Je suis la bonne personne.
Mission 3 : On cherche un expert en A/B testing pour améliorer les performances des tunnels de vente. Je suis la bonne personne.
Il m’est également arrivée d’être refusée parce que je n’avais pas d’expertise dans le domaine.
Comment choisir sa spécialisation
Pour ceux qui ont déjà de l’expérience, choisir une techno (Tableau, Power BI) ou un domaine de spécialisation est plus évident.
Mais pour les débutants, c'est souvent plus flou.
Et je vous vois venir :
"Comment choisir un domaine si je n’ai encore aucune expérience ?"
Bonne question.
Voici quelques pistes de réflexion pour vous aider à trouver votre voie.
Étape 1 : Identifier votre domaine de spécialisation
Posez-vous la question : quel secteur m’intéresse le plus ? Où puis-je créer un impact ? Finance, e-commerce, marketing, logistique, RH ?
Avant ma reconversion, j’avais une expérience dans le commerce international. Naturellement, j’ai choisi de me spécialiser dans les secteurs liés comme l’e-commerce, le marketing et la vente, où j’avais déjà des repères.
À l’inverse, je savais que la finance, l’assurance ou les RH m’apporteraient moins d’avantages concurrentiels.
Étape 2 : Se concentrer sur les outils essentiels
Apprendre 15 technos ne sert à rien si vous ne les utilisez jamais dans un cadre concret.
Je recommande toujours de maîtriser d'abord les outils qui comptent vraiment dans votre domaine. Aujourd’hui, pour la majorité des postes de Data Analyst, SQL + Power BI/Tableau suffisent pour 80% des besoins.
Étape 3 : Développer une connaissance métier
On ne peut pas se spécialiser sans s’intéresser en profondeur à un domaine. Etre curieux, lire des études de cas, analyser les tendances du secteur vous donneront des idées de sujets à développer.
Dans mon cas, je voulais me spécialiser en analytique marketing, j’ai suivi des ateliers sur l’A/B testing, sur l’expérience utilisateur. Tous ces petits plus m’ont permis de développer une sensibilité dans le domaine et me fait un avantage concurrentiel.
Étape 4 : Valoriser votre spécialisation sur LinkedIn et votre CV
Simplement lister des outils sur votre CV est une erreur. C’est beaucoup plus valorisant de mettre en avant comment vous les avez utilisés pour résoudre un problème business.
Exemple : Au lieu d’écrire "SQL, Python, Power BI, Tableau”, expliquez plutôt : "J’ai utilisé SQL pour optimiser le taux de conversion d’un funnel d’acquisition."
Une astuce très peu utilisée est de créer du contenu pour renforcer votre crédibilité. Dans mon cas, avant même d’être en poste, j’écrivais des articles sur Medium, une plateforme ouverte à tous. Cela m’a permis de structurer mes connaissances et de me donner plus de crédibilité.
Conclusion
S’il y a une chose que j’ai apprise après plusieurs années dans la Data, c’est que les analystes qui réussissent ne courent pas après chaque nouvelle techno.
Ils se spécialisent, deviennent experts dans un domaine, et attirent les opportunités au lieu de les poursuivre.
Les entreprises ne cherchent pas des technophiles. Elles cherchent des solveurs de problèmes.
Alors aujourd’hui, posez-vous cette question : Quel problème métier voulez-vous résoudre mieux que personne ?
C’est là que se trouve votre véritable opportunité.
📩 Dites-moi en commentaire ou répondez à cet email : Quel domaine vous attire le plus ?
Je serais ravie d’en discuter avec vous.
Si vous trouvez cette édition utile, un petit coeur, ça me fera très plaisir !
À la prochaine fois !