Data Analyst
Bac+3 en informatique/ Bac+3 en mathématiques/ Notions de marketing et de statistiques
Elaborer les critéres de segmentation d'une base CRM
Réaliser une étude de marché grâce à l'extraction de données de sites et de réseaux sociaux
Construire des Dashboards afin de diffuser une vision pertinente des résultats d'activité aux différentes équipes
Savoir représenter des problématiques et maîtriser la visualisation de données
Créer des tableaux de bord, des tests d’hypothèses
Utiliser des feuilles de calcul pour effectuer une analyse simple sur de petites quantités de données
Utiliser SQL pour des analyses plus importantes
Un programme fait pour moi ?
Bac+3 en informatique/ Bac+3 en mathématiques/ Notions de marketing et de statistiques
Mes missions types ?
Elaborer les critéres de segmentation d’une base CRM
Réaliser une étude de marché grâce à l’extraction de données de sites et de réseaux sociaux
Construire des Dashboards afin de diffuser une vision pertinente des résultats d’activité aux différentes équipes
Mes ambitions ?
Savoir représenter des problématiques et maîtriser la visualisation de données
Créer des tableaux de bord, des tests d’hypothèses
Utiliser des feuilles de calcul pour effectuer une analyse simple sur de petites quantités de données
Utiliser SQL pour des analyses plus importantes
Le cursus complet
Tarif format Bootcamp Continu 3795€
Les prochains lancements
Formation Bootcamp
9 Semaines
Formation Continue
6 mois
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Un membre de l'équipe DataScientest sera ravi de vous aider à faire le bon choix !
Data Analyst
Les nouvelles technologies ont évolué de telle sorte à ce que nous disposons aujourd’hui d’une quantité astronomique de données. Une des premières sources? 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 le plus grand bien des entreprises.
Pour réussir à mieux cerner les compétences les plus importantes pour un Data Analyst en 2020, nous avons interrogé 25 responsables Data de groupes du CAC 40 (Crédit Agricole, BNP Paribas, AXA…)
Ils ont dans l’ordre priorisé :
- La connaissance de l’entreprise et de son corps de métier
- La maîtrise des statistiques
- La bureautique et programmation
- Soft-skills: marketing, anglais et notions juridiques
Évidemment, l’objectif du Data Analyst est de maîtriser au mieux chacune de ces compétences : le must étant bien sûr une formation propre à ce métier qui saura mettre en valeur chacun de ces aspects.
- Production, mise en page et communication de rapports
- Analyse, étude et traitement de données
- Détection de modèles à partir des Datas collectées
- Acquisition de données en collaboration avec les autres métiers de la Data (data architect, data steward…)
- “Descriptive analytics” : Que s’est-il passé ?
- “Diagnostic analytics” : Pourquoi ceci s’est-il passé ainsi ?
- “Predictive analytics” : Qu’est ce qui est susceptible d’arriver ?
- “Prescriptive analytics” : Quelles actions doivent être prises ?
DataScientest vous fait vivre une journée dans la peau d’un data scientist à travers cette vidéo
Nous pouvons presque parler d’un “cycle” du data scientist. Au cours de celui-ci, la méthode scientifique qu’il applique intègre les éléments suivants:
- Acquisition, collection et stockage de données
- Identification des besoins (poser les bonnes questions)
- Digestion et intégration des données
- Vérification de la validité de la data, suppression s’il le faut
- Première analyse des données (statistiques exploratoires)
- Choisir un ou plusieurs modèles et algorithmes
- Appliquer des méthodes et techniques de data science (machine learning, modélisation statistique, IA)
- Mesurer et améliorer les résultats
- Délivrer, mettre en forme et communiquer les résultats
Notre Formation
Et pourquoi existent-ils ?
Pour suivre notre formation data analyst, une formation Bac+2 scientifique ou mathématique est requise. Ces prérequis existent car ce métier, bien que centré sur la data, nécessite également des bases solides en mathématiques et plus particulièrement en statistiques. Pour comprendre et connaître tous les pré-requis nécessaires, découvrez cet article !
Cette bonne connaissance des bases statistiques, en plus d’être utile au métier de data analyst, permet également d’aborder les nouvelles notions avec plus de sérénité et de vue d’ensemble. Il est préférable d’avoir un bagage en statistiques et en probabilités pour suivre la formation. En effet, ces outils sont utilisés par le data analyst afin de parvenir à des conclusions concrètes à partir d’une grande quantité de données. Pour analyser au mieux ces éléments, le data analyst utilise le machine learning ; une bonne connaissance de Excel et d’outils BI est recommandée
De plus, des bases solides en marketing et communication orale/écrite sont nécessaires pour pouvoir répondre aux attentes du métier.
Notre formation de Data Analyst est conçue pour vous permettre de savoir :
- Lire et comprendre un code Python
- Manipuler et gérer les tableaux de données (compétence clé en Machine Learning)
- Mettre la Data Visualisation au service de l’analyse de données
- Produire des graphiques statistiques simples au croisement de la Data Visualisation et Data Analysis
- Implémenter un algorithme de Machine Learning classique et l’utiliser sur des données textes
- Évaluer un modèle à l’aide de la validation croisée et de différentes métriques
- Identifier les problèmes de Machine Learning non supervisé
- Traiter des jeux de données massifs et appliquer des modèles de Machine Learning à de grandes bases de données
- Maîtriser des outils avancés en Data Analysis pour appuyer la stratégie d’entreprise
Une fois inscrit sur le site, un membre de nos équipes vous contacte pour vous présenter DataScientest, nos offres et échanger sur votre parcours et la formation que vous voulez suivre pour que celle-ci soit cohérente avec vos attentes.
Pour identifier votre niveau au début de la formation, vous aurez à passer un test technique de positionnement. Il n’est pas rédhibitoire et porte sur des notions mathématiques de probabilité/statistique et d’algèbre basique (niveau L1/L2 mathématiques).
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 de débuter votre formation en Data Analyse et de l’organiser avec vous dans tous ses aspects pratiques.
Pour allier flexibilité et motivation, DataScientest est aujourd’hui le seul à offrir une formation hybride joignant distanciel et présentiel pour que la motivation soit toujours au rendez-vous.
Plus de détails sur les avantages de cet apprentissage unique sont disponibles dans cet article !
Notez qu’il est possible de suivre cette formation à distance. Les cours sont dispensés en visioconférence mais le suivi reste identique avec des professeurs disponibles et attentifs à votre progression tout au long du parcours.
Le cursus
La formation est constituée de plusieurs blocs qui sont également divisés en plusieurs modules.
Pour recevoir le syllabus complet , cliquez ici !
Tous les cours ont été créés par nos data scientists experts. 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.
Les blocs pour la formation de Data Analyst sont les suivants :
- Introduction à Python
- Dataviz
- Machine Learning
- Database/Big Data
- Extraction et gestion des données textes
- Business Intelligence.
La durée totale d’un cursus est de 250 heures.
Si le contenu reste le même, le nombre d’heures de cours diffère en fonction du format : 35h par semaine pour les bootcamp et 6h pour les formations continues
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.
Ils suivent également l’avancement des apprenants de près afin que chacun ne soit ni lésé ni démotivé. Chaque déconnexion d’une certaine durée sera communiquée à votre responsable de cohorte qui prendra dès lors de vos nouvelles pour ne pas vous laisser couler !
Enfin, nos enseignants qualifiés se chargent de corriger à la main les copies, examens et soutenances de façon à ce que chacun de nos apprenants progresse efficacement et à son rythme.
DataScientest est persuadé qu’un apprentissage de qualité nécessite un suivi personnalisé !
- Des data class autour de la gestion de projet ou encore d’outils de management qui font désormais partie du syllabus
- Pour ceux qui le souhaitent, la possibilité de participer à des ateliers CV et du coaching carrière via les careers managers et l’équipe RH de DataScientest.
Vous pouvez depuis début 2019 faire co-certifier votre diplôme par l’université Paris La Sorbonne.
En tant que leader B2B de la formation en Data Science, DataScientest jouit d’une grande notoriété auprès des entreprises qui lui confient la formation à la data science de leurs équipes.
Enfin, le diplôme de Data Analyst est en cours de validation par le RNCP à hauteur d’un diplôme de niveau 7 (Bac +5) et devrait être validé dans les semaines à venir.
Pour en bénéficier, il suffit de le signaler auprès de nos équipes au cours de votre formation. À noter que les frais d’inscription à La Sorbonne implique un surcoût de 500€.
Si vous êtes inscrit à Pôle Emploi, vous êtes potentiellement éligible à l’AIF , soit bénéficiaire d’une aide allant jusqu’à 2000€. DataScientest n’est pour le moment pas encore éligible au CPF mais cela ne devrait pas tarder.
Enfin, si vous êtes actuellement en entreprise, vous pouvez être éligible à une aide du FNE
La Carrière d'un Data Analyst
Savoir maîtriser la Data est une compétence précieuse et recherchée dans plusieurs métiers quantitatifs où l’apport des data sciences est pris en compte de manière croissante. En effet, grâce à la Data, de nouvelles portes leur sont ouvertes et de nombreux avantages sont à leur portée.
Le salaire d’un Data Analyst Junior est en moyenne entre 40 et 45 000€ par an selon les secteurs et entreprises.
Après 3 ans d’expérience, le statut de Data Analyst Senior s’accompagne d’un plus gros salaire compris entre 50 et 55 000€. Ces données sont issues de notre enquête dont le détail est disponible dans cet article.
Une fois sa formation finie, le Data Analyst peut se reconvertir en Data Scientist, formation également disponible sur DataScientest.com ou sur d’autres plateformes.
A la fin de la formation vous aurez accès à des Beta-tests, pour continuer à améliorer vos connaissances data.
Dans le même temps, nos Data Scientists s’occupent régulièrement de réunir toutes les infos en data science dans nos fameuses newsletters que vous pouvez recevoir en cliquant ici [lien newsletter].
La communauté DataScientest forte de tous ses alumnis est en perpétuelle expansion. Pour entretenir ce lien et permettre une communication entre les anciens élèves, DataScientest a créé sur LinkedIn un groupe d’alumnis
La communauté DatAlumni est un groupe LinkedIn constituée de tous les anciens élèves DataScientest. Cette page permet le partage de conseils, questions et informations concernant les nouvelles technologies, le tout dans l’intérêt de chacun.
De plus, DataScientest, toujours dans cet objectif d’entretien du lien entre alumnis, va lancer dans quelques semaines un trombinoscope renseignant sur les entreprises et postes de chacun d’entre eux.
