Data analyst : 5 conseils pour préparer son entretien d’embauche

Émergé de l’ère numérique, le métier de data analyst est aujourd’hui présent dans de nombreux secteurs : le commerce, la banque, la finance, l’assurance, le marketing, etc. Dans un monde qui fourmille de données, il est en effet devenu l’une des clés de l’efficacité des prises de décision de l’entreprise. Vous souhaitez devenir data analyst chez PwC et contribuer au succès de nos missions ? Voici nos 5 conseils pour préparer (et réussir) votre entretien d’embauche. 

1. Faites la preuve de votre expertise

Le recruteur va en premier lieu chercher à vérifier la solidité de vos connaissances techniques et à tester votre sens logique. Attendez-vous à quelques questions sur des concepts mathématiques et statistiques, comme sur les modèles de calculs d’attribution / contribution ou l’analyse factorielle de correspondance.  

SQL, Command Line, Python ou R, il vous faudra également faire montre d’une maîtrise parfaite des langages et outils que vous avez mis en avant sur votre CV. Site Centric ou data scraping, montrez que vous savez jouer avec les données quelle que soit la source utilisée, et n’hésitez pas à insister sur votre maîtrise des api (connexion, récupération des données), essentielle pour enrichir les insights attendus. 

2. Mettez en avant votre créativité

La data science repose sur plus qu’une bonne maîtrise technique. La mission quotidienne d’un data scientist consistant à résoudre des problèmes ou améliorer l’activité de l’entreprise, il est primordial de démontrer au recruteur votre capacité à mettre en relation les données et à trouver des solutions à partir des divers reportings et dashboards à disposition. Valorisez votre connaissance des outils de Data visualisation. Peut-être vous est-il même arrivé de développer vos propres outils ? Faites-le savoir !

 

3. Restez concret

Créer une taxonomie comparative, augmenter le reach d’une action digitale… Autant de termes vaporeux qui n’auront que très peu d’impact si vous ne les argumentez pas. Enrichissez votre discours de cas concrets illustrant différentes problématiques et les stratégies et méthodologies que vous avez mises en place. Assurez-vous d’ailleurs de connaître les cas évoqués dans les moindres détails, de la collecte à l’analyse des données, et bien sûr, insistez sur les bénéfices concrets – définition de la stratégie de lancement d’un nouveau produit, leads, CA digital… - générés par vos actions.

Néanmoins ne vous engagez que sur des sujets que vous maîtrisez à 100%, au risque de perdre la crédibilité acquise auprès de votre interlocuteur : si vous n’êtes pas complètement à l’aise en deep learning, n’en parlez pas.

4. Ne négligez pas votre vocabulaire

En tant que data analyst, vous devez pouvoir créer, administrer, analyser et présenter des données diverses à différents services de l’entreprise (marketing, communication, ventes…). Vos interlocuteurs seront donc multiples et en tant qu’expert vous devrez être capable de vulgariser l’accès à l’information tirée des données collectées. Le métier de Data analyst inclut donc une forte valeur de consulting. Valorisez ce point dès l’entretien en identifiant le profil de votre interlocuteur pour adapter la technicité de votre discours. Si le terme « BDD » est largement diffusé, la notion d’attribution / contribution l’est moins : observez votre interlocuteur pour préciser si besoin vos dires.

5. Vous êtes passionné, montrez-le !

La data analyse est un métier de passionnés. N’hésitez pas à insister sur les raisons qui vous poussent à développer vos compétences dans ce métier et à les mettre à disposition du recruteur. Si vous effectuez une veille sur le secteur (nouvelles méthodes, améliorations des outils, astuces diverses), évoquez-la. Mais la passion ne doit pas faire disparaître la rigueur, montrez votre capacité à être organisé dans la construction de votre argumentaire.

Et le plus important, souriez et soyez positif !

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