CURSUS DATA

Formation Data Analyst

Bootcamp (11 semaines)
ou
Temps partiel​ (8,5 mois)
Formation certifiée et reconnue par l’Etat, un accompagnement jusqu’à l’embauche et un métier des plus recherchés sur le marché du travail.

⭐⭐⭐⭐⭐  4.8/5 – 1000+ avis d’alumni

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PROCHAINES RENTRÉES
04 février 2025
04 mars 2025
01 avril 2025
Certificat délivré par MINES Paris Executive Education.

Ils nous font confiance

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Contenu de la formation

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Programmation avec python

  • Analyse de données avec Python
  • Statistiques exploratoires
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Dataviz

  • Matplotlib
  • Seaborn
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Database / Big Data

  • Langage SQL
  • Data Processing
  • Data Modeling
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Business Intelligence

  • Power BI
  • Looker Studio
  • Google Sheets & Excel
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Dataviz avancée

  • Art du storytelling
  • Dashboarding (DASH)
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Bases de données avancées

  • SQL avancé
  • bases du cloud
  • Snowflake
  • AWS CP
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Web & Text Analytics

  • Text Mining
  • Introduction CSS
  • HTML
  • WebScraping
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Machine Learning

  • Introduction aux modèles et méthodologie
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Tout au long du cursus, un projet fil rouge réalisé en groupe vous permettra d’aborder toutes les étapes de développement d’une solution data

Le cursus Data Analyst vous apportera les compétences nécessaires au passage de l'examen Microsoft PL-900 : Principes de base de Microsoft Power Platform, en vue d'obtenir la certification Microsoft Power Platform Fundamentals. L'obtention de la certification se fait par passage d'un examen en ligne sur le site de Microsoft.
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Un format d’apprentissage hybride

Allier apprentissage flexible sur plateforme et Masterclasses animées par un Data Scientist, c’est le mélange qui a séduit plus de 15000 alumni.

Nous appliquons une méthode pédagogique learning by doing :

  • Application pratique : Tous nos modules de formation intègrent des exercices en ligne pour que vous puissiez mettre progressivement en oeuvre les concepts développés dans le cours.
  • Masterclass : Pour chaque sprint, 1 à 2 Masterclass sont organisées. Ces temps de formation en direct avec un formateur permettent d’aborder les problématiques actuelles des technologies, méthodes et outils du domaine de la data science et du machine learning. 
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Les objectifs du Data Analyst

Un Data Analyst traite les données afin d’en extraire des informations permettant de répondre à des enjeux spécifiques. Il/elle utilise des outils de Business Intelligence pour analyser les données et créer des tableaux de bord afin d’aider l’organisation à la prise de décision.

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Trier

Trier, nettoyer et traiter les données afin de les analyser.

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Valoriser

Valoriser la donnée, proposer des recommandations et accompagner la prise de décision.

 
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Interpréter

Interpréter les résultats et créer des tableaux de bord.

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Découvrez Learn, la plateforme d’apprentissage

Une interface complète et intuitive, pour une expérience d’apprentissage sur-mesure. Une plateforme enrichie et un accompagnement premium.

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Vous avez des questions sur le métier de Data Analyst ?

Les métiers de la data ne cessent de se développer. Il est essentiel de bien définir chacun d’entre eux afin de mieux comprendre les attentes actuelles des entreprises et ainsi aligner formation et opportunités d’embauche. 

Parmi eux nous retrouvons le Data Analyst, un métier en pleine expansion. Retrouvez toutes les informations utiles en téléchargeant cette fiche : compétences attendues, technologies à utiliser, perspectives d’évolution et salaires.

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Les chiffres clés de la formation en 2023

87%

Taux de satisfaction

93,97%

Taux de réussite RNCP

80,5 %

Taux d’insertion*

88,3%

Taux de complétion

830

Nombre de stagiaires inscrits 2023

*Taux de retour à l’emploi à 6 mois des diplômés en 2022

Une triple reconnaissance

Obtenez une triple reconnaissance : 

  • Un certificat “Data Analyst” des Mines Paris – PSL Executive Education
  • Les bloc des compétences 3 et 4 de la certification RNCP de niveau 7 “Manager en data marketing”, délivrée par l’Inseec et enregistrée au RNCP en date du 01-10-2024 sous le n°RNCP39591. Pour en savoir plus, consulter la fiche.
  • Vous aurez également l’opportunité de vous préparer au passage de l’examen Microsoft PL-900 : Principes de base de Microsoft Power Platform, et ainsi décrocher la certification Microsoft Power Platform Fundamentals.
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Comment financer la formation ?

Frais de formation : 5990€

Reconnue par l’Etat, la formation Data Analyst peut être prise en charge grâce à vos droits CPF !

Si vous êtes en recherche d’emploi, la formation peut être prise en charge à 100% par France Travail via le dispositif AIF ou l’abondement de CPF.

Si vous êtes salarié, vous pouvez demander à votre entreprise de vous financer la formation. Le reste à charge peut être échelonné jusqu’à 12 fois.

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Allez plus loin avec notre bundle Marketing Data Analyst

Vous souhaitez devenir Data Analyst spécialisé en marketing digital ?
Ce bundle regroupant nos formations Data Analyst et Data Marketing est fait pour vous !

Profitez de notre tarif préférentiel : 10 490 EUR 9 290 EUR

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La formation Data Analyst vue par nos alumni @DataScientest

Alumni Data Analyst chez DataScientest, Emelyne Samson vous raconte en vidéo comment la Data intervient dans son quotidien !

Ayant suivi le cursus en format bootcamp, elle vous raconte notamment son expérience au sein de DataScientest et ce qu’elle a apprécié durant la formation.

🎉 Notre formation vous intéresse ? Des lancements sont prévus tous les mois.

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Vous avez des questions ? Nous avons les réponses.

Contenu d’accordéon

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.

Les missions du Data Analyst sont plurielles 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 :

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

 

Vous souhaitez en savoir plus sur les missions du Data Analyst ? Cliquez ici ! 

Pour plus d’informations, consultez la vidéo.

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.

Contenu d’accordéon

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. 

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.

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 !

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.

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.

Contenu d’accordéon

Afin d’intégrer la formation Data Analyst, il convient d’avoir obtenu un diplôme ou un titre RNCP de niveau Bac+3 (niveau 6 européen). Un bon niveau en mathématiques est également nécessaire. Ces prérequis existent car bien que la formation soit centrée sur la data science, et non pas les mathématiques, celles-ci sont nécessaires à la bonne compréhension des notions abordées.

Pour les candidats ne présentant pas le niveau de qualification requis, une dérogation est possible sur dossier et test écrit. Afin de suivre la formation, il est également demandé aux apprenants de détenir un ordinateur avec une connexion internet et une webcam.

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. 

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 RNCP36129 de niveau 7 “Chef de projet en intelligence artificielle”, consulter la fiche.

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. 

Notre formation Data Analyst vous permettra d’obtenir un certificat de formation délivré par les Mines Paris – PSL Executive Education.
Vous pouvez dès lors bénéficier de la reconnaissance d’une école de rang mondial. Cette attestation de formation est un gage de qualité garantissant un contenu complet à chacun de nos apprenants.
En tant que leader B2B de la formation en Data, DataScientest jouit notamment d’une grande notoriété auprès des entreprises qui lui confient la formation de leurs équipes aux métiers de la data. Cette confiance forge a fortiori la reconnaissance de ses diplômes.
La formation vise également la validation des blocs de compétences de niveau 7 « Piloter la stratégie de collecte, de nettoyage et d’analyse des données de l’entreprise » et « Valoriser la donnée, proposer des recommandations et accompagner la prise de décision ».
L’obtention de ces blocs de compétences vous permettra ainsi de valider une partie de la certification “Manager en data marketing” délivrée par l’Inseec MSc et enregistrée au RNCP en date du 01-10-2024 sous le n°RNCP39591. Pour en savoir plus, consulter la fiche.
La certification RNCP 39591 “Manager en data marketing” est composée de 4 blocs de compétences :
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 peut être acquis individuellement. Un bloc acquis l’est définitivement. Sa validation fait l’objet de la délivrance d’une attestation de réussite.

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

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.

Vous pouvez suivre notre formation en data analyse dans plusieurs villes en France grâce à notre formation en ligne, pour plus de flexibilité. Voici la liste des villes où notre formation est disponible : Online pour apprendre à votre rythme où que vous soyez : Paris pour une formation immersive dans la capitale, Lyon dans cette ville dynamique, Lille au cœur de la métropole européenne, Nantes dans cette ville innovante, Rennes dans un environnement propice à l’innovation, Bordeaux dans cette ville historique et technologique, Toulouse dans le pôle aéronautique et spatial de France, Marseille dans cette ville portuaire majeure, et Nice pour une formation de qualité sur la Côte d’Azur. Quel que soit votre choix, notre programme de formation en data analyse est conçu pour vous offrir des compétences pratiques et une expérience enrichissante. Rejoignez-nous pour donner un coup de boost à votre carrière.

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.

Contenu d’accordéon

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.

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. 

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.

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 Chef de projet en intelligence artificielle 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 :

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

Contenu d’accordéon

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.

La communauté DatAlumni est une communauté LinkedIn qui regroupe les anciens élèves DataScientest. Sur cette page, des questions, des conseils et des nouvelles technologiques sont partagés dans l’intérêt de tous. Vous serez invités à la rejoindre au début de votre formation. Également au programme : opportunités business, networking et évènements (afterworks, salons, Data Challenges…).

Les Alumni DataScientest se retrouvent aussi sur le groupe Facebook où se mêlent convivialité et entraide.

En parallèle, chaque mois des activités sont organisées par notre pôle vie du programme : ice breakers, « qui veut gagner des millions de data », afterwork… ce qui permet d’augmenter un peu plus la cohésion entre apprenants et alumni.

Initialement, DataScientest a accompagné la transition Data des entreprises. Ceci a permis de créer des liens forts avec les grands groupes qui ont assuré la croissance de notre structure.

Fort de notre expérience et de ces relations privilégiées, nous organisons de manière régulière avec nos entreprises partenaires des salons de recrutement adressés à tous nos élèves et alumni. Parmi les derniers participants : Mano Mano, OnePoint, JellySmack, Crédit Agricole, Little Big Code, Job Teaser, parmi tant d’autres..

Notre service carrière vous relaye aussi tout au long de l’année les offres de nos partenaires via nos canaux de promotion, où vous pouvez postuler en direct. 

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 : mathilde.v@datascientest.com.

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

Le job
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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.

Les missions du Data Analyst sont plurielles 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 :

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

 

Vous souhaitez en savoir plus sur les missions du Data Analyst ? Cliquez ici ! 

Pour plus d’informations, consultez la vidéo.

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 infos clés
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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. 

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.

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 !

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.

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.

Le cursus
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Afin d’intégrer la formation Data Analyst, il convient d’avoir obtenu un diplôme ou un titre RNCP de niveau Bac+3 (niveau 6 européen). Un bon niveau en mathématiques est également nécessaire. Ces prérequis existent car bien que la formation soit centrée sur la data science, et non pas les mathématiques, celles-ci sont nécessaires à la bonne compréhension des notions abordées.

Pour les candidats ne présentant pas le niveau de qualification requis, une dérogation est possible sur dossier et test écrit. Afin de suivre la formation, il est également demandé aux apprenants de détenir un ordinateur avec une connexion internet et une webcam.

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. 

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 RNCP36129 de niveau 7 “Chef de projet en intelligence artificielle”, consulter la fiche.

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. 

Notre formation Data Analyst vous permettra d’obtenir un certificat de formation délivré par les Mines Paris – PSL Executive Education.
Vous pouvez dès lors bénéficier de la reconnaissance d’une école de rang mondial. Cette attestation de formation est un gage de qualité garantissant un contenu complet à chacun de nos apprenants.
En tant que leader B2B de la formation en Data, DataScientest jouit notamment d’une grande notoriété auprès des entreprises qui lui confient la formation de leurs équipes aux métiers de la data. Cette confiance forge a fortiori la reconnaissance de ses diplômes.
La formation vise également la validation des blocs de compétences de niveau 7 « Piloter la stratégie de collecte, de nettoyage et d’analyse des données de l’entreprise » et « Valoriser la donnée, proposer des recommandations et accompagner la prise de décision ».
L’obtention de ces blocs de compétences vous permettra ainsi de valider une partie de la certification “Manager en data marketing” délivrée par l’Inseec MSc et enregistrée au RNCP en date du 01-10-2024 sous le n°RNCP39591. Pour en savoir plus, consulter la fiche.
La certification RNCP 39591 “Manager en data marketing” est composée de 4 blocs de compétences :
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 peut être acquis individuellement. Un bloc acquis l’est définitivement. Sa validation fait l’objet de la délivrance d’une attestation de réussite.

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

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.

Vous pouvez suivre notre formation en data analyse dans plusieurs villes en France grâce à notre formation en ligne, pour plus de flexibilité. Voici la liste des villes où notre formation est disponible : Online pour apprendre à votre rythme où que vous soyez : Paris pour une formation immersive dans la capitale, Lyon dans cette ville dynamique, Lille au cœur de la métropole européenne, Nantes dans cette ville innovante, Rennes dans un environnement propice à l’innovation, Bordeaux dans cette ville historique et technologique, Toulouse dans le pôle aéronautique et spatial de France, Marseille dans cette ville portuaire majeure, et Nice pour une formation de qualité sur la Côte d’Azur. Quel que soit votre choix, notre programme de formation en data analyse est conçu pour vous offrir des compétences pratiques et une expérience enrichissante. Rejoignez-nous pour donner un coup de boost à votre carrière.

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.

La carrière
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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.

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. 

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.

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 Chef de projet en intelligence artificielle 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 :

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

Nos services
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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.

La communauté DatAlumni est une communauté LinkedIn qui regroupe les anciens élèves DataScientest. Sur cette page, des questions, des conseils et des nouvelles technologiques sont partagés dans l’intérêt de tous. Vous serez invités à la rejoindre au début de votre formation. Également au programme : opportunités business, networking et évènements (afterworks, salons, Data Challenges…).

Les Alumni DataScientest se retrouvent aussi sur le groupe Facebook où se mêlent convivialité et entraide.

En parallèle, chaque mois des activités sont organisées par notre pôle vie du programme : ice breakers, « qui veut gagner des millions de data », afterwork… ce qui permet d’augmenter un peu plus la cohésion entre apprenants et alumni.

Initialement, DataScientest a accompagné la transition Data des entreprises. Ceci a permis de créer des liens forts avec les grands groupes qui ont assuré la croissance de notre structure.

Fort de notre expérience et de ces relations privilégiées, nous organisons de manière régulière avec nos entreprises partenaires des salons de recrutement adressés à tous nos élèves et alumni. Parmi les derniers participants : Mano Mano, OnePoint, JellySmack, Crédit Agricole, Little Big Code, Job Teaser, parmi tant d’autres..

Notre service carrière vous relaye aussi tout au long de l’année les offres de nos partenaires via nos canaux de promotion, où vous pouvez postuler en direct. 

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 : mathilde.v@datascientest.com.

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OMNES Education est une institution privée d’enseignement supérieur et de recherche interdisciplinaire, implantée à Beaune, Bordeaux, Chambéry, Lyon, Rennes et Paris. Avec ses campus à Abidjan, Barcelone, Genève, Londres, Monaco, Munich, Montreux et San Francisco, OMNES Education occupe une place unique dans le paysage éducatif français.
15
écoles
200 000​
alumni
3 000
experts
40 000
étudiants
20
campus en France et à l’étranger
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∣
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∣
Communication
∣
Sciences politiques et Relations internationales
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