Formation Business Analyst
en alternance

Un Business Analyst (BA) est un professionnel clé qui agit comme un pont entre les équipes techniques et les départements métier. Son rôle consiste à comprendre les besoins de l’entreprise, à analyser les problématiques actuelles et à proposer des solutions pour optimiser les processus, produits ou services. Il collabore avec divers acteurs de l’organisation pour mettre en place ces solutions​.

Les missions d’un Business Analyst incluent :

• Analyse des besoins : Identifier et traduire les besoins en exigences fonctionnelles claires.
• Modélisation des processus : Cartographier les processus existants et proposer des améliorations.
• Proposition de solutions : Recommander des changements organisationnels ou technologiques.
• Communication : Faciliter la compréhension mutuelle entre les équipes techniques et métiers.

Gestion de projet : Suivre les étapes pour garantir la livraison dans les délais et les budgets​.

• Apprentissage pratique : Acquérir des compétences directement applicables grâce à une immersion en entreprise.
• Expérience professionnelle : Construire un CV solide et améliorer son employabilité.
• Rémunération : Percevoir un salaire tout en se formant.
• Insertion professionnelle : Augmenter ses chances d’embauche dans l’entreprise d’accueil.

Réseautage : Développer un réseau professionnel précieux pour sa carrière future​

Le salaire moyen d’un Business Analyst en France est d’environ 46 850 € par an.Les débutants perçoivent généralement entre 35 000 € et 45 000 € annuels, tandis que les profils expérimentés peuvent atteindre jusqu’à 70 000 €.Ces montants varient selon l’expérience, la localisation et le secteur d’activité.

Oui, la formation en alternance est rémunérée. La rémunération dépend de plusieurs facteurs, notamment l’âge de l’apprenant, son niveau d’études, et le type de contrat (apprentissage ou professionnalisation). Cette rémunération permet aux alternants de combiner apprentissage et autonomie financière.

Oui, la formation Business Analyst est reconnue par l’État et éligible au CPF. Elle peut être prise en charge totalement ou partiellement :

• Pour les demandeurs d’emploi, le dispositif AIF (Aide Individuelle à la Formation) peut financer jusqu’à 100 %.
• Pour les salariés, il est possible de demander à l’entreprise de prendre en charge la formation. Un éventuel reste à charge peut être échelonné sur plusieurs mois.

Oui, la formation est reconnue sur le marché du travail grâce à sa certification RNCP39591, équivalente à un diplôme de niveau 7 (Master). Cette certification est un atout majeur auprès des employeurs, car elle garantit des compétences adaptées aux besoins actuels des entreprises, notamment en Business Analysis et en Data Marketing.

• • Planifiez votre emploi du temps : Équilibrez vos engagements entre les cours et le travail en entreprise.
  • Participez activement : Engagez-vous dans les projets pratiques et les sessions en entreprise.
  • Maîtrisez les outils : Familiarisez-vous avec les outils clés comme Python, Excel, et les plateformes de gestion de projets.
  • Développez vos compétences en communication : L’alternance implique de collaborer avec différentes équipes, ce qui nécessite des qualités relationnelles solides.
  • Profitez des opportunités de networking : Construisez un réseau professionnel avec vos formateurs, tuteurs et collègues pour maximiser vos perspectives d’embauche.

  Ces conseils vous aideront à tirer pleinement parti de votre formation et à réussir dans votre future carrière.

• Alternance sur 2 ans : Formation complète, idéale pour un apprentissage progressif et approfondi.
• Alternance sur 1 an : Formation accélérée pour les candidats ayant déjà des bases solides en data et marketing.

• Alternance 2 ans :
  • Certification de niveau 6 (type licence) dans les domaines du marketing, business, communication, analyse de données, statistiques ou mathématiques.
  • Compétences requises :
    • Statistiques (moyennes, médianes, quartiles, écarts-types).
    • Logique et probabilités (niveau débutant).
    • Programmation Python (calcul matriciel simple).
    • Microsoft Excel (manipulation de données, formules courantes).
    • Culture générale en data et marketing.
• Alternance 1 an :
  • Certification de niveau 7 avec 240 ECTS dans les mêmes domaines.
  • Compétences requises :
    • Maîtrise de l’analyse de données et/ou des statistiques.
    • Analyse critique de cas marketing, segmentation client et marketing digital.

• Analyse de données : Python, Pandas, SQL.
• Data Visualization : Matplotlib, Seaborn, Power BI, Tableau, Looker Studio.
• Business Intelligence : Google Sheets, Excel.
• Web Analytics et Automation : Google Analytics 4, Tag Manager, CRM, Make (Integromat).
• Gestion de projet agile : JIRA, Confluence.

1. Contrôle continu : Évaluations régulières pour mesurer les progrès.
2. Évaluations certificatives : Validation des blocs de compétences pour obtenir la certification RNCP39591.

• Expérience en entreprise : Une période de 132 jours est obligatoire pour valider la certification.

Oui, des projets pratiques sont intégrés à chaque étape, tels que :

• Conception et lancement d’un Minimum Viable Product (MVP).
• Études de cas en Data Product Management.
• Projets de DataViz, Big Data, et Growth Hacking.

Oui, DataScientest propose :

• Un réseau d’entreprises partenaires.
• Des ateliers de rédaction de CV et LinkedIn orientés data.
• Des salons de recrutement, webinars, et événements de networking.

1. Candidature en ligne : Remplir le formulaire sur le site DataScientest.
2. Entretien : Un membre de l’équipe d’admission vous contactera pour valider vos objectifs et répondre à vos questions.
3. Test de positionnement : Évaluation des compétences en statistiques, Excel, Python, et marketing.

• Validation : Une fois le projet professionnel validé, vous finalisez votre inscription.

La prochaine rentrée est prévue le 04 février 2025. Il est conseillé de finaliser les inscriptions au moins 11 jours ouvrés avant le début de la session, surtout pour les financements via CPF.

Chez DataScientest, nous nous engageons à étudier toutes les solutions d’aménagement possibles (pédagogie, matériel, moyens techniques et humains) pour compenser votre handicap et garantir des conditions de formation optimales.

Pour toute demande particulière, n’hésitez pas à contacter notre référente handicap, Mathilde Venchiarutti, à l’adresse : mathilde.v@datascientest.com.

Découvrez également le témoignage inspirant d’une apprenante en situation de handicap ainsi que les accompagnements mis en place dans le webinar : Handicap & emploi : saisissez l’opportunité.

Les débouchés après une alternance en Business Analysis sont variés, notamment :

• Marketing Data Analyst : Analyse des données marketing pour orienter les décisions stratégiques.
• Business Analyst : Optimisation des processus métier et gestion de projets data.
• Chef de Projet Data : Coordination de projets d’analyse de données.
• Consultant Data/Business Intelligence (BI) : Conseil en stratégie data-driven.
• Manager Data : Supervision des équipes et des projets liés à la donnée.

Ces postes permettent une progression vers des rôles stratégiques, comme Chief Data Officer (CDO) ou Responsable CRM.

• Grandes entreprises : Pour des projets complexes nécessitant une expertise en gestion de données (banque, assurance, télécoms).
• PME : Pour améliorer les processus internes et optimiser la performance globale.
• Startups : Pour travailler sur des projets innovants et dynamiques liés à la data et au marketing.
• Cabinets de conseil : En tant que consultant pour accompagner des organisations dans leur transformation digitale.

Après quelques années d’expérience, un Business Analyst peut évoluer vers :

1. Gestion de projet : Chef de projet ou Product Owner.
2. Spécialisation technique : Consultant fonctionnel, AMOA, ou Responsable Big Data.
3. Management : Manager Data, Chief Data Officer (CDO), ou Directeur Marketing.
4. Diversification : Data Scientist, Expert BI, ou freelance en conseil stratégique.

1. Banque et assurance : Gestion des risques, optimisation des processus, et exploitation des données clients.
2. Technologie et IT : Développement de solutions data-driven et gestion de projets digitaux.
3. E-commerce et distribution : Analyse des comportements clients et optimisation des ventes.
4. Industrie : Amélioration des chaînes de production et des processus logistiques.
5. Marketing et médias : Pilotage de campagnes marketing data-driven et analyse des performances.

Ces secteurs, fortement axés sur la transformation digitale, offrent des opportunités en constante évolution pour les Business Analysts.