Formation Data Analyst

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 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.