Formation Data Analyst

La data analyse, ou analyse des données, est le processus d’examen, de nettoyage, de transformation et de modélisation des données dans le but de découvrir des informations utiles, de tirer des conclusions et d’aider à la prise de décision. Ce domaine englobe une variété de techniques et d’outils pour traiter les données brutes et en extraire des insights pertinents.

Pourquoi est-ce important ?

Dans le monde d’aujourd’hui, la data analyse joue un rôle crucial dans de nombreux secteurs. Elle permet aux entreprises de comprendre leurs clients, d’optimiser leurs opérations, et de rester compétitives. En effet, une bonne analyse des données peut conduire à des décisions plus éclairées et à une meilleure stratégie commerciale.

Applications de la data analyse

Marketing : comprendre le comportement des clients et optimiser les campagnes publicitaires.
Finance : détecter les fraudes, analyser les tendances du marché et gérer les risques.
Santé : améliorer les diagnostics, personnaliser les traitements et optimiser les ressources.
Transport : optimiser les itinéraires et améliorer la logistique.
 
Les outils et techniques
Il existe une multitude d’outils et de techniques pour la data analyse, allant des logiciels de statistiques comme R et Python, aux plateformes de visualisation de données comme Tableau et Power BI. Les méthodes varient de l’analyse descriptive à l’analyse prédictive, en passant par l’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle.

Les nouvelles technologies ont pris leur essor et nous disposions aujourd’hui d’une quantité astronomique de données. Une des premières sources sont les entreprises. Dès lors, leur enjeu est devenu de réussir à comprendre et trier ces données. Pour ce faire, de nouveaux métiers ont vu le jour. Parmi eux, le métier de Data Analyst est l’un des premiers à avoir émergé de la sphère Data.

Pour réussir cerner les compétences les plus importantes pour un Data Analyst, nous avons interrogé 25 responsables Data de groupes du CAC 40 (Crédit Agricole, BNP Paribas, AXA…).

Parmi les compétences du Data Analyst les plus recherchées, ils ont dans l’ordre priorisé :

– La connaissance de l’entreprise et de son corps de métier.
– Les statistiques.
– La programmation.
– La bureautique.

D’autres compétences sont également appréciées comme par exemple les connaissances en marketing, maîtriser l’anglais ou encore le fait d’avoir des notions juridiques.
L’objectif du Data Analyst est de maîtriser au mieux chacun de ces champs de compétences : pour cela l’idéal est de réaliser une formation professionnalisante spécialement dédiée à ce métier qui saura mettre en valeur chacun de ces aspects.

Découvrez notre dossier dédié au métier de Data Analyst dans sa totalité : missions, compétences requises, salaires. Cliquez ici !
Pour plus d’informations, consultez la vidéo.

Un Data Analyst collecte et prépare les données (ETL/ELT), les explore, construit des dashboards (Power BI, Tableau…), automatise des rapports et met en forme des insights actionnables pour les équipes métiers. Il/elle peut aussi prototyper des analyses prédictives “no‑code” (ex. Dataiku) et présenter les résultats lors de revues produit ou DemoDays.

Les missions du Data Analyst sont multiples et font appel à des compétences variées telles que :

– La collecte, le traitement et les analyses de données.
– La conception de visualisations, la création et la diffusion de tableaux de bord d’aide à la prise de décision.
– L’acquisition de données en collaboration avec les autres métiers de la Data (data architect, data steward…).
– L’étude des opportunités à partir des données collectées.

En fonction du type et de la taille de structure dans laquelle œuvre le Data Analyst, ses fonctions et tâches peuvent évidemment être amenées à changer ou être plus spécifiques à certains champs d’action.
Les questions clés du Data Analyst sont basées sur quatre différents types d’analytics :

– “Descriptive analytics” : Que s’est-il passé ?
– “Diagnostic analytics” : Pourquoi ceci s’est-il passé ainsi ?
– “Predictive analytics” : Qu’est-ce qui est susceptible d’arriver ?
– “Prescriptive analytics” : Quelles actions doivent être entreprises ?

Vous souhaitez en savoir plus sur les missions du Data Analyst ? Cliquez ici ! 
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Un Data Analyst travaille dans de nombreux secteurs : finance, marketing, santé, e-commerce, industrie, énergie, ou encore télécommunications.
Côté services, il intervient souvent dans les équipes marketing, finance/contrôle de gestion, opérations, RH ou IT, pour analyser les données, suivre la performance et aider à la prise de décision.

– Data Analyst : analyse les données existantes pour en tirer des insights, créer des rapports et aider à la décision (Excel, SQL, Power BI…).
– Data Scientist : modélise et prédit grâce au machine learning et à la statistique avancée (Python, IA, algorithmes).
– Data Engineer : construit et maintient les infrastructures de données (pipelines, bases de données, cloud) pour que les deux autres puissent travailler efficacement.

Bien que leurs rôles soient proches et souvent confondus, le Data Analyst et le Business Analyst ont des objectifs et des compétences distinctes. Ce sont deux métiers complémentaires.

– Le Data Analyst se concentre principalement sur la donnée elle-même. Sa mission est de collecter, nettoyer, analyser et visualiser les données pour en extraire des tendances, des corrélations et des informations « cachées ». Son travail est souvent technique et il répond à des questions précises en s’appuyant sur des outils comme SQL, Python et des plateformes de Business Intelligence (Power BI, Tableau). Il transforme la donnée brute en insights exploitables.
– Le Business Analyst se concentre davantage sur les processus et les besoins métier de l’entreprise. Son rôle est d’identifier les problèmes organisationnels ou stratégiques et de proposer des solutions. Il utilise les analyses du Data Analyst pour comprendre les enjeux, mais son champ d’action est plus large : il peut mener des entretiens avec les équipes, modéliser des processus, rédiger des cahiers des charges et s’assurer que les solutions mises en place répondent bien aux objectifs business.

En résumé, si le Data Analyst fait parler les chiffres pour dire « ce qui se passe », le Business Analyst utilise ces informations pour recommander « ce qu’il faut faire » au niveau des processus de l’entreprise. Chez DataScientest, notre formation de Data Analyst vous offre une excellente passerelle vers le métier de Business Analyst.

Le métier de Data Analyst est passionnant et offre de nombreux avantages, mais il comporte aussi des défis qui le rendent stimulant.

Les avantages :

– Forte demande et sécurité de l’emploi : Dans un monde où la donnée est reine, les entreprises de tous les secteurs (finance, marketing, santé, etc.) recherchent activement des Data Analysts pour prendre des décisions éclairées. Cette forte demande assure de belles perspectives de carrière.
– Un rôle stratégique et gratifiant : Votre travail a un impact direct sur la stratégie de l’entreprise. En transformant des données brutes en informations claires, vous aidez concrètement les équipes à optimiser leurs performances et à identifier de nouvelles opportunités.
– Un quotidien varié et stimulant : Vous ne vous ennuierez jamais ! Chaque projet apporte son lot de nouvelles problématiques à résoudre, vous amenant à collaborer avec des équipes très différentes (produit, marketing, finance…) et à explorer de nouvelles facettes du business.
– Une rémunération attractive : La capacité à faire parler les données est une compétence très valorisée sur le marché du travail, ce qui se traduit par un salaire compétitif et des évolutions intéressantes.

Les défis à relever :

– Qualité et volume des données : Vous serez souvent confronté à de très grands volumes de données qui peuvent être incomplètes ou comporter des erreurs. Une partie importante de votre mission consistera à les nettoyer et les fiabiliser pour garantir la pertinence de vos analyses.
– Sécurité et confidentialité : Manipuler des données, c’est aussi être le garant de leur sécurité et de leur confidentialité, en particulier avec les réglementations comme le RGPD.
– Besoin de formation continue : Les technologies et les outils de la data évoluent très vite. Pour rester performant, il est essentiel de faire une veille constante et de continuer à vous former tout au long de votre carrière. Chez DataScientest, nous vous y préparons en vous apprenant à apprendre.

Une formation en data analyse en format bootcamp est une manière intensive et immersive d’apprendre les compétences essentielles nécessaires pour exceller dans ce domaine. Contrairement aux cursus traditionnels, les bootcamps se concentrent sur des résultats rapides et pratiques.

Les avantages d’un bootcamp en data analyse

– Apprentissage accéléré : Les bootcamps compressent un volume important de contenu en quelques semaines ou mois, permettant aux participants de se former rapidement.
– Formation pratique : Ces programmes sont conçus pour être très pratiques, avec des projets concrets et des cas d’étude réels qui préparent les étudiants à des situations professionnelles.
– Réseautage : Les bootcamps offrent des opportunités de réseautage avec des professionnels de l’industrie, des instructeurs expérimentés et d’autres participants, ce qui peut être bénéfique pour les futures opportunités de carrière.
– Accès à des outils modernes : Les étudiants apprennent à utiliser les outils et technologies les plus récents en data analyse, tels que Python, R, SQL, Tableau et bien d’autres.
 
Pourquoi choisir un bootcamp pour la data analyse ?

Les bootcamps de data analyse sont idéaux pour ceux qui cherchent à changer de carrière, à améliorer leurs compétences actuelles, ou à entrer rapidement dans le domaine de la data analyse sans passer par un long cursus universitaire. Ils offrent une formation intensive qui se concentre sur les compétences les plus demandées par les employeurs.

Aujourd’hui, de plus en plus d’entreprises recherchent un moyen simple et efficace de créer leur propre solution afin de gérer au mieux leur compagnie, de relever les défis auxquels elles font face et de renforcer leur productivité. À travers différents services tels que Power BI, Power Apps, Power Automate et Power Virtual Agents, Microsoft vous offre la possibilité de générer des tableaux de bord simples, de créer des applications sans passer par de la programmation, d’automatiser différents processus et de créer des chatbots pilotés par l’intelligence artificielle.

Avec le parcours de Data Analyst, DataScientest vous propose de vous former au passage à cette certification pour vous permettre d’apprendre à découvrir les différents services de Microsoft Power Platform. À l’issue de cette formation, vous aurez le choix de passer la certification officielle de Microsoft et de devenir Microsoft Certified Power Platform Fundamentals.

Pour accéder au dispositif menant à la certification, le candidat doit justifier des prérequis suivants;

Être titulaire d’une certification de niveau 6 (type Licence) et avoir validé 180 ECTS dans l’un des domaines suivants :

– marketing
– business
– communication
– analyse de données
– statistiques
– mathématiques

Le candidat doit également démontrer les compétences suivantes, évaluées par un test lors du processus d’admission :

– Statistiques : calcul de moyennes, médianes, quartiles et écarts-types
– Logique et probabilités : niveau débutant
– Analyse graphique : niveau débutant
– Programmation Python : questions simples et calcul matriciel (multiplications et additions de matrices)
– Microsoft Excel : manipulation de données et utilisation de formules courantes
– Culture générale Data : notions essentielles du domaine
– Culture générale Marketing : concepts clés et tendances actuelles

La progression se fait en 8 sprints :

1. Fondamentaux Python – bases du langage, notebooks, bonnes pratiques.
2. Analyse de données avec Python & statistiques exploratoires – pandas, numpy, notions stats pour explorer et tester les données.
3. Dataviz (Matplotlib, Seaborn) – graphiques clairs et choix des bons indicateurs.
4. Database / Big Data – SQL (requêtes, jointures), data processing & data modeling pour structurer les jeux de données.
5. Business Intelligence – Power BI, Looker Studio, Google Sheets & Excel pour industrialiser dashboards et rapports métiers.
6. Dataviz avancée – art du storytelling, dashboarding interactif avec Dash (Python).
7. Bases de données avancées & Cloud – SQL avancé, premières briques Cloud (Snowflake, AWS CP) pour scaler et sécuriser la donnée.
8. Web & Text Analytics + intro Machine Learning – text mining, HTML/CSS & web scraping pour collecter des données non structurées, puis méthodologie ML pour modéliser/prédire.

Résultat : vous maîtrisez la chaîne complète, de l’extraction à la visualisation et aux premières prédictions, avec les outils les plus demandés en entreprise.

Pour recevoir le syllabus complet, cliquez ici !
Tous les cours ont été créés par nos experts Data Analysts. DataScientest s’engage à ne jamais faire appel à des prestataires externes ou à racheter du contenu. Le contenu est le fruit d’un travail rigoureux mené en étroite collaboration avec les grands groupes européens.

Le cursus Data Analyst est composé de :

– Introduction à Python
– Data Visualisation
– Machine Learning
– Analyse de Données
– Extraction et gestion des données textes
– Business Intelligence
– Database/Big Data

La durée totale d’un cursus est de 300 heures avec 220 heures de formation et un projet d’une durée estimée de 80 heures.
Si le contenu reste le même, le nombre d’heures consacré diffère en fonction du format : 35h par semaine pour les bootcamps et 10h par semaine pour les formations continues. 

À l’issue de cette formation, vous développerez un ensemble de compétences solides, couvrant l’intégralité du cycle analytique :

– Collecte et préparation des données : Maîtriser la récupération de données depuis des sources variées (bases de données, API, fichiers) et les nettoyer pour une meilleure exploitation.
– Programmation et automatisation : Utiliser Python ou R pour effectuer des analyses, créer des scripts et automatiser des tâches récurrentes.
– Analyse statistique et modélisation : Appliquer des méthodes statistiques et des algorithmes de machine learning de base pour extraire des insights pertinents.
– Gestion des bases de données : Interroger des systèmes de gestion relationnels (SQL), optimiser les requêtes et manipuler de grands volumes de données.
– Visualisation et communication : Créer des tableaux de bord avec des outils tels que Tableau ou Power BI et présenter efficacement les résultats à différents publics.
 
Grâce à la formation data analyst de DataScientest, vous serez prêt(e) à relever les défis d’un marché en pleine évolution et à jouer un rôle stratégique dans la prise de décision.

Tout au long de votre formation, et au fur et à mesure que vos compétences se développent, vous allez mener un projet de Data Analyst.

Vous réaliserez un projet en groupe avec d’autres membres de votre promotion. Nos sujets sont actualisés mensuellement et sont inspirés des travaux que nous menons en entreprise. Vous pourrez aussi proposer un projet personnel, du moment que les données sont accessibles et que notre équipe pédagogique valide celui-ci.
Évidemment cela rajoute de la difficulté et aussi du réalisme afin de vous rendre pleinement opérationnel : des données non cleanées, des modèles non pré-entrainés, mais nos professeurs sont là pour vous aider à chaque étape de ce projet.

C’est une façon extrêmement efficace de passer de la théorie à la pratique et de s’assurer que vous appliquez les thèmes abordés en cours.

C’est aussi un projet fortement apprécié des entreprises car il assure la qualité de la formation et des connaissances acquises à l’issue de la formation Data Analyst. Des compétences qui ne sont pas uniquement techniques puisque les soft-skills sont également mises en valeur:

– Transmettre des informations.
– Présenter et vulgariser son travail.
– Valoriser la données au travers de visualisations (notamment en créant des dashboards).
 
En somme c’est un projet qui va nécessiter un véritable investissement : le tiers de votre temps passé sur la formation sera sur le projet.
Chaque grande étape met en avant un nouvel aspect abordé en cours. Le projet est encadré d’un mentor projet afin de vous orienter et vous coacher. 

Projet estimé à  environ 80 heures  : mise en situation réelle, livrables techniques (code/notebook, dashboard) et soutenance devant jury pour valider les compétences.

La formation Data Analyst est enseignée en anglais et en français. Vous pouvez choisir la langue qui correspond le mieux à vos besoins.

Formation en anglais

– Accès à des ressources mondiales : La majorité des tutoriels et des outils sont en anglais.
– Opportunités de carrière : L’anglais est essentiel pour les emplois internationaux.
– Réseautage global : Connectez-vous avec des professionnels du monde entier.
 
Formation en français

– Confort linguistique : Apprendre dans sa langue maternelle facilite la compréhension.
– Accès aux marchés locaux : Idéal pour travailler dans des entreprises francophones.
– Communauté francophone : Bénéficiez du soutien et des collaborations locales.

Notre formation en Data Analyse est disponible en ligne et dans de nombreuses villes à travers la France, pour vous offrir un maximum de flexibilité et d’opportunités.

Formats disponibles :

– En ligne : apprenez à votre rythme, où que vous soyez.

En présentiel, dans les principales villes françaises :

– Marseille – dans la grande cité portuaire du sud
– Lyon – dans une ville dynamique et tournée vers l’innovation
– Lille – au cœur de la métropole européenne
– Nantes – dans une ville créative et en plein essor numérique
– Rennes – dans un environnement propice à l’innovation
– Bordeaux – entre tradition et technologie
– Toulouse – au centre du pôle aéronautique et spatial français
– Nice – sur la Côte d’Azur, pour une expérience d’apprentissage unique
– Montpellier – dans une ville jeune et étudiante
– Strasbourg – au carrefour de l’Europe
– Toulon – entre mer et modernité
– Reims – dans une ville au riche patrimoine et en développement
– Saint-Étienne – dans un bassin industriel en pleine transformation digitale
– Le Havre – dans une métropole maritime tournée vers l’avenir
– Villeurbanne – au cœur de la métropole lyonnaise
– Dijon – dans une ville à taille humaine et dynamique
– Angers – reconnue pour sa qualité de vie et son écosystème tech
– Grenoble – au pied des Alpes, dans un pôle d’innovation majeur
– Nîmes – entre patrimoine et modernité

Quel que soit le lieu choisi, notre programme de formation en Data Analyse vous permettra d’acquérir des compétences pratiques et une expérience professionnalisante reconnue par les entreprises du secteur.
Rejoignez-nous et donnez un nouvel élan à votre carrière grâce à la Data Analyse.

Si on se réfère aux responsables Data des grands groupes du CAC 40, il est plus important pour un Data Analyst de savoir communiquer à l’écrit et à l’oral, que de maîtriser le propre du métier de l’entreprise.
Par conséquent, nous avons intégré à notre cursus des modules permettant d’exercer ces soft skills avec :

– Les soutenances orales du projet ,qui permettent de développer ces compétences.
– Des masterclass dédiées à la gestion de projet et à l’interprétation des résultats.

Certification et reconnaissance de la formation Data Analyst

Notre formation Data Analyst vous permet d’obtenir un certificat de formation délivré par Mines Paris – PSL Executive Education, l’une des écoles les plus prestigieuses au monde.
Ce partenariat garantit un contenu de haut niveau et une attestation reconnue, gage de qualité et de rigueur académique.
En tant que leader B2B de la formation en Data, DataScientest bénéficie d’une forte notoriété auprès des entreprises qui nous confient la montée en compétences de leurs équipes. Cette confiance des acteurs du marché renforce la valeur et la reconnaissance de nos formations et certifications.

Validation de blocs de compétences RNCP

La formation vise également la validation du bloc de compétences :
« Piloter la stratégie de collecte, de nettoyage et d’analyse des données de l’entreprise »
L’obtention de ce bloc vous permet de valider une partie de la certification
“Manager en Data Marketing”, délivrée par l’INSEEC MSc et enregistrée au RNCP (n° RNCP39591, en date du 01/10/2024).
👉 Consulter la fiche officielle du RNCP

Structure de la certification RNCP

La certification Manager en Data Marketing est composée de 4 blocs de compétences :
Concevoir et déployer la stratégie marketing data-driven de l’entreprise
Mettre en œuvre les projets data en mode agile pour accompagner la transformation
Piloter la stratégie de collecte, de nettoyage et d’analyse des données de l’entreprise
Valoriser la donnée, proposer des recommandations et accompagner la prise de décision
Chaque bloc peut être acquis individuellement et sa validation fait l’objet d’une attestation de réussite définitive.

Obtention de la certification complète

La certification complète s’obtient par :
la validation des quatre blocs de compétences (avec une note ≥ 10/20 pour chacun),
et la réalisation d’une période en entreprise d’au moins 132 jours lors de la deuxième année du parcours.

Après avoir réussi votre parcours de Data Analyst chez DataScientest, vous pouvez compléter votre formation avec  :

– la formation Power BI
– le parcours Marketing Digital & Data
– le parcours Data Scientist

La formation vise la validation du bloc 3 de la certification RNCP39591.

La validation du titre RNCP complet rend accessible les types d’emplois suivants :

– Marketing Data Analyst
– Business Analyst
– Chef de projet Data
– Consultant Data
– Consultant Business Intelligence
– Manager data

À la suite de votre formation, si vous souhaitez renforcer vos compétences, DataScientest a mis en place différentes certifications éditeurs comme Microsoft ou AWS pour vous permettre d’approfondir vos connaissances et de vous perfectionner dans la Data!

Quelques exemples de certifications :

– Analyser les données avec Microsoft Power BI RS5445
– Mettre en œuvre DevOps pour le cloud Microsoft Azure RS5343

Après la formation, vous pouvez accéder à des postes tels que Data Analyst, Business Analyst, ou encore Consultant en Business Intelligence. Ces rôles existent dans divers secteurs, offrant une diversité de chemins de carrière en fonction de vos intérêts.

Les secteurs qui recrutent le plus de data analysts incluent la finance, le marketing, la santé, le retail, et les technologies de l’information. Ces industries utilisent la data analysis pour optimiser leurs opérations, améliorer leurs services et prendre des décisions stratégiques basées sur les données.

Une reconversion en data analyse peut être un choix judicieux pour de nombreuses raisons. Voici quelques-uns des avantages principaux :

1. Forte demande sur le marché du travail : Les compétences en data analyse sont très recherchées dans de nombreux secteurs, allant du marketing à la finance, en passant par la santé et la technologie. Les entreprises de toutes tailles ont besoin d’experts pour interpréter les données et prendre des décisions éclairées.
2. Salaire compétitif : Les data analysts bénéficient souvent de salaires attractifs et d’excellentes perspectives d’évolution de carrière. La capacité à transformer des données en informations exploitables est une compétence précieuse qui est bien rémunérée.
3. Travail varié et stimulant : En tant que data analyst, vous aurez l’opportunité de travailler sur des projets diversifiés et d’utiliser différentes techniques et outils analytiques. Chaque projet peut apporter de nouveaux défis et opportunités d’apprentissage.
4. Contribution significative à l’entreprise : Les data analysts jouent un rôle crucial dans la prise de décisions stratégiques. Votre travail peut avoir un impact direct sur le succès et la croissance de l’entreprise, ce qui peut être extrêmement gratifiant.
5. Flexibilité et opportunités de télétravail : De nombreuses entreprises offrent des opportunités de télétravail pour les data analysts, permettant une meilleure conciliation entre vie professionnelle et vie personnelle.

Réussir sa reconversion en Data Analyst repose sur plusieurs étapes clés : choisir la bonne formation, acquérir les compétences techniques et analytiques essentielles, et optimiser sa recherche d’emploi pour valoriser son parcours.

1. Évaluer son profil et son projet
Avant de se lancer, il est essentiel de faire un bilan de compétences pour identifier ses acquis et les compétences transférables. Une curiosité pour les données, une aisance avec les chiffres et une capacité à résoudre des problèmes sont des atouts majeurs.

2. Choisir une formation adaptée
Pour maximiser ses chances de réussite, il est crucial de suivre une formation reconnue et axée sur la pratique :
– Bootcamps intensifs (2 à 4 mois) pour une montée en compétences rapide.
– Formations en ligne flexibles, idéales pour concilier apprentissage et activité professionnelle.
– Un accompagnement personnalisé avec des experts du secteur.
 
3. Acquérir les compétences clés
Un Data Analyst doit maîtriser plusieurs outils et méthodes :

– Langages de programmation : Python, R, SQL.
– Analyse statistique et modélisation des données.
– Outils de data visualisation : Tableau, Power BI, Excel.
– Bases de données et gestion des Big Data.
 
Chez DataScientest, nous mettons l’accent sur l’apprentissage par la pratique, avec des cas réels et une immersion totale dans le métier. Nos formations s’adaptent aux besoins des entreprises, vous rendant immédiatement opérationnel.

4. Mettre en valeur son parcours et décrocher un emploi
Après votre formation, il est essentiel de structurer un CV optimisé et de valoriser :

– Vos compétences techniques acquises.
– Vos projets réalisés (analyses de données réelles, dashboards, études de cas).
– Votre présence en ligne sur LinkedIn et GitHub avec des exemples concrets.
 
Vous souhaitez réussir votre reconversion en Data Analyst ? Rejoignez DataScientest et bénéficiez d’une formation certifiante, pratique et orientée emploi !

Être capable de maîtriser la Data est une compétence précieuse et recherchée dans plusieurs métiers de nos jours. Ainsi les data sciences deviennent de plus en plus primordiales pour la transformation des entreprises. Se former à ces métiers revient alors à s’ouvrir à de nouvelles opportunités et à de nombreux avantages.

Le salaire d’un Data Analyst Junior est en moyenne 41 000€ par an selon les secteurs et entreprises.
La fourchette s’étend de 35 000€ à 45 000€ par an.

Après 3 ans d’expérience, le statut de Data Analyst confirmé s’accompagne d’un salaire plus important compris entre 50 000 et 55 000€. Ces données sont issues de notre enquête dont le détail est disponible dans cet article. 

D’après l’étude* menée auprès des apprenants des promotions sur tous cursus confondus, 85% d’entre eux ont trouvé un emploi dans les 6 mois après la fin de la formation.
*Etude menée sur les promotions 2019,2020 , actualiseé chaque année et réalisée en année calendaire n-1.

Le taux de retour à l’emploi pour nos Cursus Métiers est de 85% dans les 6 mois suivant la fin de la formation

Après analyse des certifications comparables, aucune certification équivalente au titre professionnel Manager en Data Marketing recensée au RNCP ou au RS de France Compétences.
En terme de passerelle métier, le Data Analyst peut s’orienter vers les métiers de Business Analyst ou de Data Product Manager. Le chef de projet en intelligence artificielle peut quant à lui s’orienter vers le métier de Data Engineer ou Data Architect ou encore vers les métiers de la cybersécurité et du développement informatique.
Pour connaître les conditions requises dans le cadre d’une passerelle durant la formation, il faudra vous rapprocher des établissements dispensant le titre visé.

Oui, les compétences en data analysis sont très demandées à l’international, offrant ainsi des opportunités de carrière dans de nombreux pays et multinationales. De nombreuses entreprises à travers le monde recherchent des experts en data pour analyser et interpréter des données à grande échelle.

Si vous possédez de solides compétences en Machine Learning, vous pourrez également compléter votre formation avec un cursus Deep Learning (admission sur test)
A travers deux parcours de spécialisation, vous approfondirez vos compétences avec le traitement du langage avec le Natural language Processing (NLP), ou bien, avec le traitement de l’image grâce à la Computer Vision (CV).

Pour booster votre candidature auprès des recruteurs, vous pourrez également compléter votre formation avec une certification sur un logiciel éditeur tel que les certifications :

– Tosa Excel
– Power BI PL-300 de Microsoft

En tant que Microsoft Learning Partner, nos formateurs DataScientest sont habilités à vous former afin de décrocher ces certifications officielles.

Oui, absolument. Le statut de freelance (ou indépendant) est de plus en plus courant pour les Data Analysts, notamment pour les profils ayant déjà quelques années d’expérience.
Opter pour le freelance offre plusieurs avantages :

– Flexibilité : Vous pouvez choisir vos missions, vos clients et organiser votre temps de travail comme vous le souhaitez, ce qui permet un meilleur équilibre entre vie professionnelle et personnelle.
– Variété des projets : Le freelancing vous permet de travailler pour des entreprises de tailles et de secteurs très variés (startups, PME, grands groupes), ce qui est très enrichissant.
– Expertise valorisée : De nombreuses entreprises n’ont pas les ressources pour embaucher un Data Analyst à plein temps mais ont des besoins ponctuels. Elles font donc appel à des freelances pour des missions précises : audit de données, création de tableaux de bord, analyse spécifique, etc.
 
Pour réussir en freelance, il est essentiel d’avoir une bonne autonomie, un réseau professionnel solide et la capacité à bien gérer vos projets clients. Notre formation vous donne les compétences techniques et le portfolio de projets nécessaires pour vous lancer avec crédibilité sur ce marché.

Des newsletters élaborées par nos Data Scientists sont régulièrement envoyées et sont une source fiable d’informations spécialisées en Data Science.
Des webinars sont organisés chaque mois par DataScientest et des Data Ateliers qui vous permettent d’améliorer votre culture générale sur la Data.
En parallèle, la communauté DataScientest ne cesse de s’agrandir, et avec elle l’ensemble de ses alumni.

Pour garder le contact et permettre aux anciens élèves de communiquer entre eux, DataScientest a mis en place un groupe d’alumni sur LinkedIn qui partagent et échangent sur divers thèmes autour de la Data Science.

Une fois renseigné sur le site, un membre de nos équipes vous contacte pour échanger sur votre parcours et votre projet professionnel. Ceci afin de s’assurer que la formation que vous voulez suivre est cohérente avec vos attentes. Après vérification des prérequis d’accès à la formation, nos conseillers vous enverront un test de positionnement afin de vérifier vos connaissances.

Ensuite, un membre de notre équipe d’admission vous contacte pour vous communiquer les résultats et discuter de vos motivations et de la pertinence de votre projet. Jusqu’ici, il n’y a aucun engagement avec DataScientest et vous pouvez donc décider à tout moment de ne plus poursuivre vos démarches.

La phase d’inscription ne débute qu’une fois le projet confirmé. Dès ce moment là, nos équipes se chargent d’organiser votre bootcamp de Data Analyst ou votre formation à temps partiel et de vous renseigner dans tous ses aspects pratiques.

Le cursus Data Analyst est accessible par la voie de la formation continue.

Délais d’accès :

– Financement CPF : jusqu’à 11 jours ouvrés avant la date de démarrage de la session.
– Autres financements : jusqu’à la veille de la date de démarrage dans la limite des places disponibles.

Pour allier flexibilité et motivation, la pédagogie de DataScientest repose sur une formation professionnelle hybride. Cela permet d’allier flexibilité et rigueur sans compromis sur l’un ou l’autre. Une formation 100% à distance alliant temps synchrones (masterclass) et asynchrones (cours et exercices sur la plateforme prête à coder) pour que la motivation soit toujours au rendez-vous. Cela se traduit par 85% d’apprentissage sur la plateforme coachée et 15% de séance de masterclass en visioconférence.

Plus de détails sur les avantages de ces modalités d’apprentissage sont disponibles dans cet article ! 
Les cours sont dispensés en visioconférence mais le suivi reste identique avec des professeurs disponibles et attentifs à votre progression tout au long de votre formation.
Pour découvrir le parcours en Bootcamp vu par une apprenante découvrez cet article. 

Évidemment !

Et qui de mieux pour assurer le support que nos professeurs, également concepteurs du programme. Ils sont disponibles et à l’écoute pour toutes questions, qu’elles soient d’ordre théorique ou pratique et sauront faire preuve de pédagogie dans leur réponse.

En effet, une assistance est accessible tous les jours de la semaine de 9h00 à 17h00 : l’ensemble des formateurs se relaient sur un forum dédié pour proposer une assistance technique personnalisée à tous les apprenants. Un accompagnement pédagogique est aussi proposé via le réseau de communication Slack. 

De plus, pour s’assurer de la complétion et de l’engagement de chacun, nos professeurs suivent votre avancement de près. Dès lors que vous cessez de vous connecter pendant une période prolongée, votre responsable de cohorte prendra de vos nouvelles !

La qualité de nos formations est au cœur de nos engagements. Pour vous garantir un parcours d’excellence reconnu par les entreprises et les organismes de financement, DataScientest détient la certification Qualiopi.

Cette certification, délivrée par l’État, atteste de la qualité de notre processus de formation sur la base d’un référentiel national très exigeant. Elle vous assure que :

– Nos programmes sont clairs, complets et parfaitement adaptés aux besoins du marché du travail.
– Nos méthodes pédagogiques sont innovantes et efficaces, favorisant une montée en compétences rapide et durable.-
– Nos formateurs sont des experts qualifiés, passionnés par la transmission de leur savoir.
– Notre accompagnement est personnalisé et nous suivons de près votre progression pour assurer votre réussite.
 
Choisir une formation certifiée Qualiopi, c’est l’assurance de bénéficier d’un financement (CPF, France Travail, OPCO, etc.) et d’investir dans un parcours de formation dont le sérieux et la qualité sont officiellement reconnus.

La formation totalise 370 heures. Deux rythmes : bootcamp intensif sur 11 semaines (35 h/sem. env.) pour une immersion rapide, ou format continu sur 8,5 mois (10 h/sem. env.) compatible avec un emploi.

L’appréciation des résultats se fait à travers la mise en œuvre d’une procédure d’évaluation permettant de déterminer si l’apprenant a acquis les compétences nécessaires au rôle de Data Analyst.
Il y a deux aspects évalués par l’équipe pédagogique :

– Projet permettant de mettre l’apprenant en situation professionnelle
– Cas pratiques en ligne pour appliquer progressivement votre apprentissage théorique

Enfin, les évaluations en ligne sont corrigées à la main par notre panel de professeurs qualifiés : tout est fait en sorte que chacun puisse progresser à son rythme de manière efficace. Chez DataScientest, nous en sommes convaincus, seul un suivi personnalisé assure un apprentissage de qualité !

Pour connaitre les modalités de validation de la certification RNCP39591 de niveau 7 “Manager en data marketing », consulter la fiche.

Oui : test de positionnement et des modules de remise à niveau (Python, SQL, maths) sont inclus dans le cursus.

Oui, la réalisation d’un stage en entreprise est tout à fait possible dans le cadre de notre formation, bien qu’elle ne soit pas obligatoire.

Nous encourageons vivement nos apprenants à effectuer un stage, car c’est une excellente opportunité pour :

– Mettre en pratique les compétences acquises dans un environnement professionnel réel.
– Développer son réseau et se familiariser avec la culture d’entreprise dans le secteur de la data.
– Enrichir son CV avec une expérience concrète, ce qui constitue un véritable tremplin pour trouver un premier emploi à l’issue de la formation.
 
Nous pouvons vous fournir une convention de stage pour une durée pouvant aller jusqu’à 6 mois. Notre service carrière est également à votre disposition pour vous accompagner dans vos recherches, optimiser votre CV et vous préparer aux entretiens.

L’évaluation de vos compétences se fait de manière continue et progressive tout au long de la formation, afin de garantir une acquisition solide et durable des savoir-faire du Data Analyst. Notre approche est résolument pratique et professionnalisante.

Les modalités d’évaluation sont les suivantes :

– Cas pratiques en ligne : Après chaque module théorique, vous réalisez des exercices et des cas pratiques sur notre plateforme pour appliquer immédiatement les concepts que vous venez d’apprendre.
– Projets professionnalisants : La formation est rythmée par la réalisation de plusieurs projets, dont un projet fil rouge, qui vous mettent en situation réelle. Ces projets permettent d’évaluer votre capacité à mener une analyse de A à Z, de la collecte des données à la présentation des résultats.
– Soutenance finale devant un jury : À la fin de votre parcours, vous présentez votre projet final devant un jury composé de professionnels du secteur. Cette soutenance valide l’ensemble des compétences techniques (hard skills) et transversales (soft skills) que vous avez acquises.
 
Cette combinaison d’évaluations formatives et certificatives assure que vous êtes non seulement prêt pour l’examen final, mais surtout, que vous êtes pleinement opérationnel pour votre futur poste.

Oui, vous bénéficierez d’un accompagnement personnalisé tout au long de la formation. Nos professeurs, qui sont aussi les concepteurs du programme, sont disponibles pour répondre à toutes vos questions. Un forum d’entraide et un suivi pédagogique via des outils comme Slack sont également disponibles.

DataScientest analysera toutes les possibilités d’aménagement (pédagogie, matériel, moyens techniques, humains) afin de compenser votre handicap et vous permettre de suivre votre formation dans de bonnes conditions. Vous pouvez contacter notre référente handicap pour toute demande concernant votre situation : [email protected].

Découvrez le témoignage d’une apprenante en situation de handicap et son accompagnement par l’équipe DataScientest sur le webinar : « Handicap & emploi : saisissez l’opportunité d’une carrière dans la tech

Si vous êtes inscrits à Pôle Emploi, vous êtes potentiellement éligible à l’AIF, l’aide individuelle à la formation.

DataScientest est éligible au Compte professionnel de formation ou CPF ! Pour tout renseignement, prenez rdv dès à présent avec l’un de nos conseillers.

Vous disposez de la possibilité de payer en 1, 3, 6, 10 ou 12 mensualités. Pour connaître les conditions de ce système de paiement, cliquez ici.

Pour trouver toutes les possibilités de financement, rien de plus simple : nous avons créé une page dédiée au sujet !
Découvrez la en cliquant ici. 

Nos équipes s’adapteront à vos contraintes et vous aideront à finaliser votre dossier dans les meilleurs délais. Nous ferons notre maximum pour que ces délais ne dépassent pas une semaine.
Si vous êtes motivé et sûr de votre projet, vous pourrez terminer votre inscription dans la journée !

À noter qu’il faudra compter jusqu’à 11 jours ouvrés avant la date de démarrage de la session si vous mobilisez votre CPF pour financer votre parcours.

Oui, les financements sont cumulables dans certains cas. En complément, le paiement en 1, 3, 6, 10 ou 12 mensualités est possible.

Cliquez sur le lien suivant :  moncompteformation.gouv.fr

Oui, il existe des formations gratuites en data analyst, mais elles ne sont généralement pas complètes et ne délivrent pas de certification. Ces formations gratuites peuvent offrir une introduction aux concepts de base, mais elles manquent souvent de profondeur et de reconnaissance officielle, ce qui peut limiter leur utilité sur le marché du travail.

En revanche, notre formation en data analyse est non seulement complète et certifiante, mais elle est également finançable par un compte CPF. En suivant notre programme, vous obtenez une triple reconnaissance qui inclut :

– Certification professionnelle : Reconnaissance officielle par les organismes de certification.
– Reconnaissance par les employeurs : Appréciée et reconnue par les entreprises du secteur.
– Reconnaissance académique : Équivalence académique pour poursuivre des études supérieures si souhaité.
 
En optant pour notre formation, vous investissez dans une éducation de qualité qui vous prépare efficacement à une carrière réussie en data analyse, avec des compétences reconnues et valorisées par les professionnels du secteur.

Coaching personnalisé : optimisation du CV/LinkedIn, valorisation des projets, préparation aux entretiens techniques et RH, mise en relation avec notre réseau.

Au premier jour de votre entrée en formation, une plateforme dédiée au career services contenant tous les workshops essentiels à votre recherche d’emploi vous sera présentée.

Vous pouvez y accéder en continu et ce, même après la fin de votre formation.

Le Pôle Career Management vous est entièrement dédié tout au long de votre formation.Il est possible de prendre RDV individuellement avec l’une d’elles afin de vous accompagner et répondre à vos questions sur votre projet de carrière.

Chaque mois :

– Une journée entière est organisée pour vous aider à optimiser votre recherche d’emploi avec différents sujets sur la présentation, le changement de carrière, la négociation de salaire et l’entraînement aux tests techniques. A ces sujets s’ajoutent d’autres workshops à définir en fonction des besoins de chacun.
– Vous bénéficiez d’un atelier carrière avec l’intervention d’une consultante senior experte. Différents sujets pour aider dans la recherche d’emploi sont abordés : comment combattre le syndrome de l’imposteur, comment se créer un réseau, comment rédiger un bon CV et Linkedin orienté Data.
– Participez à un Alumni Talk. Un alumni prend la parole afin de partager son expérience de formation, de recherche de travail et vous donner des tips.

D’autre part des actions concrètes sont mises en place afin de vous accompagner dans votre recherche d’emploi : le salon du recrutement organisé par DataScientest avec ses entreprises partenaires, organisation de Webinars avec des intervenants experts en data, actions de communication pour booster votre visibilité (Concours CV, DataDays, Articles projet publiés sur le blog et des médias externes de référence).

Enfin, sachez qu’un canal slack spécifique est mis en place, pour les personnes recherchant un travail, sur lequel transitent toutes les informations des ateliers et des offres d’emplois.
Pour connaître toutes les actions de DataScientest en accompagnement carrières, cliquez sur ce lien.