Cours Data Analyst

La data analyse, ou analyse de données, désigne l’ensemble des techniques permettant d’explorer, transformer et interpréter des données afin d’en extraire des informations exploitables. Son objectif est d’aider à la prise de décision en s’appuyant sur des éléments concrets plutôt que sur des intuitions.

Grâce aux avancées technologiques et à l’essor du big data, la data analyse est devenue un levier stratégique pour les entreprises. Elle est utilisée dans de nombreux domaines :

– Marketing : analyse du comportement des consommateurs, optimisation des campagnes publicitaires.
– Finance : détection des fraudes, prévisions économiques, gestion des risques.
– Santé : amélioration des diagnostics, gestion des dossiers médicaux, recherche médicale.
– Industrie : maintenance prédictive, optimisation des chaînes de production.
– E-commerce : personnalisation des recommandations, gestion des stocks.

L’analyse de données repose sur plusieurs outils et méthodes, allant des statistiques classiques aux algorithmes avancés de machine learning. Parmi les technologies couramment utilisées, on retrouve SQL pour la gestion des bases de données, Python et R pour l’analyse statistique et la programmation, Excel pour la manipulation des données, et Power BI ou Tableau pour la visualisation.

En permettant d’exploiter les données de manière efficace, la data analyse joue un rôle clé dans l’optimisation des performances et l’innovation au sein des entreprises.

Le Data Analyst est un expert des données qui joue un rôle important dans la prise de décision des entreprises. Son objectif principal est d’analyser et interpréter les données pour en extraire des informations exploitables qui guideront les stratégies marketing, financières ou opérationnelles. Grâce à ses compétences en statistiques, programmation et visualisation de données, il aide les entreprises à mieux comprendre leurs performances et optimiser leurs actions.

Missions principales du Data Analyst
Le travail du Data Analyst s’articule autour de plusieurs missions clés :

– Collecte et extraction des données à partir de bases de données, API, fichiers Excel, ou autres sources.
– Nettoyage et organisation des données pour garantir leur qualité et leur fiabilité.
– Analyse et modélisation des données en utilisant des langages comme Python, R, SQL et des outils comme Excel, Power BI ou Tableau.
– Création de dashboards et reporting afin de fournir une vue claire et synthétique des performances.
– Mise en place d’indicateurs de suivi (KPIs) pour aider les décideurs à évaluer et ajuster leurs stratégies.
– Collaboration avec les équipes métiers (marketing, finance, direction, IT, etc.) pour aligner les analyses sur les objectifs de l’entreprise.
– Automatisation des processus pour optimiser l’exploitation des données.

Le Data Analyst travaille en étroite collaboration avec d’autres experts comme les Data Scientists et les Data Engineers pour structurer, analyser et valoriser les données. Son rôle est devenu indispensable dans un monde où les entreprises doivent exploiter efficacement leurs données pour rester compétitives.

Le cours de Data Analyst est proposé en mode hybride, combinant flexibilité et accompagnement personnalisé pour s’adapter aux besoins des apprenants.

– Modules théoriques en ligne : accessibles via une plateforme interactive, permettant d’apprendre à son rythme et de revoir les concepts clés à tout moment.
– Exercices pratiques et études de cas : mise en application des compétences sur des projets concrets, inspirés de situations professionnelles réelles.
– Accompagnement individualisé : sessions de coaching avec des experts, ateliers collaboratifs et suivi pédagogique pour optimiser l’apprentissage.

Ce format permet aux apprenants de bénéficier des avantages du e-learning, tout en profitant d’une approche immersive et professionnalisante. Que vous souhaitiez suivre le cours en ligne ou avec des interactions en direct, cette approche garantit une montée en compétences efficace et adaptée aux exigences du métier.

La durée des cours de data analyst peut varier selon le format choisi :

– Bootcamp : Les cours intensifs en bootcamp durent généralement 10 semaines. Ce format est idéal pour ceux qui souhaitent acquérir rapidement des compétences et se lancer rapidement dans le domaine.
– Temps partiel : Les programmes à temps partiel s’étendent sur 7 mois, offrant plus de flexibilité pour ceux qui travaillent ou ont d’autres engagements. Ce format permet une assimilation progressive des compétences.

Assurez-vous de vérifier la durée spécifique du cours auquel vous vous inscrivez pour choisir celui qui correspond le mieux à votre emploi du temps et à vos objectifs professionnels.

A l’issue de ce cours, vous comprendrez comment gérer l’ensemble du cycle de vie des données, de la collecte à l’analyse finale. Vous apprendrez à collecter différents types de données (données textuelles, données numériques, données provenant d’API ou de bases de données) et à les nettoyer et les transformer pour les rendre utilisables.

De plus, vous acquerrez de solides connaissances des langages de programmation tels que Python et R et apprendrez à utiliser des bibliothèques spécialisées pour la manipulation et la modélisation statistiques. L’interrogation de bases de données à l’aide d’outils tels que SQL constituera une partie importante de vos compétences.

Enfin, vous serez en mesure de concevoir des tableaux de bord et des visualisations clairs et significatifs pour communiquer efficacement les résultats aux différentes parties prenantes au sein de votre entreprise.

Pendant le cours de data analyse, vous apprendrez à utiliser plusieurs outils pour collecter, nettoyer, analyser et visualiser les données :

1. Collecte et nettoyage des données :SQL : extraction et gestion des bases de données.
– Google Sheets : tri et structuration des données.
– Python (Pandas, NumPy) : manipulation et transformation des données.
– Power Query : automatisation du nettoyage et de la transformation.
2. Analyse des données :
– Python (NumPy, R) : analyses statistiques avancées et modélisation.
3. Data visualisation :
– Tableau, Power BI, Looker Studio : création de tableaux de bord interactifs.
– Matplotlib (Python) : visualisation graphique des résultats.
4. Automatisation et intégration :
– Zapier, HubSpot : automatisation des flux de données et centralisation CRM.
5. Analyse du trafic web :
– Google Analytics : suivi des performances et comportements utilisateurs.

Ces outils vous seront essentiels pour exploiter les données efficacement et aider les entreprises à prendre des décisions stratégiques basées sur les données.

En 2025, le salaire moyen d’un Data Analyst en France est estimé à environ 45 500 € brut par an, soit environ 3 791 € brut par mois.

Salaire selon l’expérience :

– Débutant : entre 30 000 € et 35 000 € par an.
– Expérimenté : entre 45 000 € et 55 000 € par an.
– Senior : à partir de 60 000 € par an.

Ces chiffres sont basés sur les dernières tendances du marché de l’emploi en 2025 et peuvent évoluer en fonction du secteur et de la localisation.

À l’issue du cours Data Analyst, les apprenants obtiennent un certificat de formation délivré par Mines Paris – PSL Executive Education, une institution de référence à l’échelle internationale. Cette certification garantit un programme structuré et reconnu, renforçant ainsi la crédibilité du parcours auprès des employeurs.

Par ailleurs, la formation permet de valider des blocs de compétences de niveau 7, inscrits dans la certification « Manager en data marketing » (RNCP 39591) délivrée par Inseec MSc et enregistrée au RNCP depuis le 1er octobre 2024. Cette certification est composée de quatre blocs de compétences, dont chacun peut être validé indépendamment et définitivement :

– Bloc 1 : Concevoir et déployer la stratégie marketing data-driven de l’entreprise.
– Bloc 2 : Mettre en œuvre les projets data en mode agile pour accompagner la transformation.
– Bloc 3 : Piloter la stratégie de collecte, de nettoyage et d’analyse des données de l’entreprise.
– Bloc 4 : Valoriser la donnée, proposer des recommandations et accompagner la prise de décision.

Chaque bloc validé fait l’objet d’une attestation de réussite et peut être capitalisé individuellement. L’obtention de ces blocs constitue un atout majeur pour les professionnels souhaitant évoluer dans le domaine de la data analyse et du marketing data-driven, en répondant aux exigences du marché et des entreprises.

Pour intégrer le cours Data Analyst, il est recommandé d’avoir un diplôme ou un titre RNCP de niveau Bac+3 (niveau 6 européen). Un bon niveau en mathématiques est également essentiel, parce que même si la formation se concentre sur la data science, la compréhension de certaines notions repose sur des bases mathématiques.

Les candidats ne remplissant pas ces critères peuvent, sous conditions, bénéficier d’une dérogation sur dossier et test écrit. De plus, pour suivre la formation dans de bonnes conditions, il est nécessaire de disposer d’un ordinateur avec une connexion internet et une webcam.

Si vous êtes inscrits à France Travail (anciennement Pôle Emploi), vous êtes potentiellement éligible à l’AIF, l’aide individuelle à la formation.

Liora 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, n’hésitez pas à lire nos CGV.