Une formation Data Analyst pour débutant est un moyen idéal pour se lancer dans l’analyse de données, sans background technique. Découvrez les compétences à acquérir, les différents formats de formation disponibles, et les débouchés concrets sur le marché de l’emploi !
D’ici la fin 2025, le monde aura généré plus de 180 zettabytes de données. Soit l’équivalent de plusieurs milliards de bibliothèques d’Alexandrie… par jour. Derrière chaque clic, chaque commande, chaque capteur IoT : des milliers de points de données brutes, inutiles sans quelqu’un pour leur donner du sens. Tel est le rôle du Data Analyst : interpréter le réel. Il transforme des chiffres en récits lisibles, identifie les tendances sous-jacentes, éclaire la lanterne des décideurs stratégiques.
Toutefois, les entreprises en manquent cruellement. En février 2025, plus de 11 000 postes data sont restés non pourvus en France. Si vous êtes en recherche d’emploi ou de reconversion, c’est une opportunité ! Mais comment devient-on Data Analyst ? Faut-il devenir statisticien ? Retourner à l’université ? Ou se former en ligne sur son temps libre ? Nous allons vous expliquer comment amorcer un parcours solide de Data Analyst, même en partant de zéro, et pourquoi c’est l’un des meilleurs investissements à faire aujourd’hui.
Un métier au carrefour des données et des décisions
Avant de vous jeter sur les tutos Python ou les tableaux croisés dynamiques, un détour par le terrain s’impose : que fait vraiment un Data Analyst ?
Concrètement, son job consiste d’abord à collecter les données : CRM, ERP, base SQL, fichier CSV… tout y passe. Il doit ensuite nettoyer et structurer ces données pour les rendre exploitables, puis les analyser afin de détecter des patterns, anomalies ou corrélations. Une fois l’analyse effectuée, les outils comme Power BI, Tableau ou Looker permettent de visualiser les résultats. Il peut alors formuler des recommandations actionnables, ce qui constitue sa principale mission !
On dit parfois qu’un bon Data Analyst, c’est un traducteur : il parle à la fois « Excel » et « humain ». Il sait extraire la substance d’un dataset, mais aussi la raconter en langage clair à son équipe produit, à ses RH ou à son comité de direction.
Attention à ne pas confondre ce métier avec le Data Scientist (plus orienté modélisation prédictive) ou le Data Engineer (architecte des flux de données). Le Data Analyst se concentre sur l’opérationnel, le pilotage, la prise de décision immédiate. Les secteurs en demande ? Retail, finance, marketing digital, santé, transport… bref, partout où des décisions doivent être prises sur des faits et non sur des intuitions.
Les compétences fondamentales à acquérir
Pas besoin de sortir de Polytechnique pour devenir analyste, mais certaines compétences sont non négociables pour décoller. Heureusement, elles s’apprennent bien plus vite qu’on ne le croit.
Tout d’abord, vous devez maîtriser plusieurs langages et outils. La base, c’est SQL. C’est le cas de le dire : savoir interroger une base de données relationnelle avec SQL, c’est comme savoir lire une carte pour un explorateur. Juste après, viennent Python ou R. Ce sont ces langages qui permettent de nettoyer, transformer, visualiser. Avec des bibliothèques comme Pandas, Matplotlib ou Seaborn, vous gagnez un temps fou et donnez vie à vos analyses. De leur côté, Power BI, Tableau ou Looker vous serviront à créer des dashboards clairs et visuels pour vos équipes. Sans storytelling visuel, une bonne analyse tombe souvent à plat.
Parallèlement à ces outils, un socle théorique est nécessaire. Un peu de statistiques (moyenne, écart-type, corrélations…) suffit au début pour dégager des tendances fiables. Mais ce qui fait la différence, c’est l’esprit critique : savoir repérer un biais, détecter un effet de seuil, ou comprendre qu’un pic dans la courbe ne signifie pas forcément un changement structurel. Ces compétences techniques sont aujourd’hui à la portée de tous. Avec un bon encadrement, il est possible de maîtriser ce socle en quelques mois et de construire des projets concrets dès la première formation !
Les meilleures formations pour débuter sans se perdre
Une fois le cap fixé, reste à trouver le bon véhicule pour vous y amener. Et sur le marché des formations data, il y en a pour tous les styles : rapide, intensif, académique ou autodidacte.
Si vous cherchez une montée en compétence rapide, avec un encadrement fort et des projets concrets, les bootcamps sont clairement en haut de la liste. Certains comme DataScientest des taux d’insertion de 90 à 96 % en moins de 6 mois. C’est exigeant (souvent 8 à 12 semaines intenses), mais vous ressortez avec un portfolio, une certification, et parfois un mentor ou des recruteurs en prime.
De plus en plus de formations universitaires proposent aussi des parcours « data » en licence pro ou en master, notamment en école d’ingénieur, école de commerce ou IAE. Si vous êtes étudiant ou en reconversion longue, c’est une voie solide… mais souvent plus théorique, et plus longue.
En parallèle, les plateformes de MOOCs vous laissent avancer à votre rythme. Mais attention : sans projet concret, ni encadrement, le risque d’abandon est élevé.
Comment bien choisir sa formation Data Analyst ?
Une formation peut lancer votre carrière. Pour viser juste, il faut croiser trois dimensions : vos objectifs, la pédagogie, et la reconnaissance du programme.
Vous voulez changer de métier, monter en compétences dans votre job actuel, ou ajouter une corde à votre arc tech ? La réponse oriente tout. Par exemple, si vous êtes en poste, optez pour une formation continue ou à distance, modulable. Si vous êtes en reconversion : un bootcamp intensif pour aller vite et bien. Si vous cherchez un diplôme reconnu, choisissez une formation certifiante RNCP.
Un autre point souvent négligé est la pédagogie. Certaines formations sont 100 % cours vidéo, d’autres misent sur l’apprentissage par projet (ce qui colle beaucoup plus au quotidien d’un Data Analyst). Le mieux ? Un mix équilibré entre théorie bien expliquée, ateliers pratiques (Python, SQL, data viz), projets concrets en conditions quasi réelles, et retours de mentors ou de pairs. Une formation qui vous fait manipuler des jeux de données dès la première semaine, c’est souvent bon signe.
En outre, si vous visez un financement (France Travail, CPF…), vérifiez que la formation est certifiante (ex : TOSA, RNCP), éligible CPF, et référencée chez un organisme reconnu (DataDock, Qualiopi…). Et côté crédibilité pro ? Sachez que 85 % des DSI prévoient de former leurs équipes à la data d’ici 2027. Se former aujourd’hui, c’est anticiper cette vague.
Réussir sa formation : les méthodes qui font vraiment la différence
Une formation, aussi bien pensée soit-elle, ne fait pas le job à votre place. Pour tirer un maximum de valeur du parcours, quelques habitudes simples peuvent accélérer votre progression.
Inutile de bosser 8 heures le dimanche si vous ne touchez rien de la semaine. Une session courte mais quotidienne (30 à 90 minutes) permet de maintenir l’élan, surtout pour les modules techniques. Astuce simple : fixez un créneau horaire fixe. Comme on le ferait pour du sport ou une série. La régularité est la clé !
Par ailleurs, essayez d’apprendre en faisant. Lire un cours sur Pandas ne suffit pas. Ce qui fonctionne, c’est de créer vos propres mini-projets. Analysez les ventes d’un petit e-commerce open-source, explorez un dataset sur les JO, les séries Netflix ou les prix de l’immobilier, construisez un dashboard interactif sur vos dépenses perso… Ces projets ancrent vos connaissances et alimentent un portfolio que vous pourrez montrer à un recruteur. Spoiler : aucun RH ne lit un certificat, mais tous cliquent sur un lien GitHub.
Vous allez rencontrer des bugs. Et des moments de solitude. Discord, Slack, forums internes… rejoindre une communauté peut vous permettre de surmonter ces épreuves.
Que faire après ? Débouchés et premiers pas dans le métier
Une fois la formation terminée, le plus dur commence : entrer dans le marché du travail. Heureusement, pour les Data Analysts, la pente est aujourd’hui ascendante. Plusieurs postes sont immédiatement accessibles.
Vous pouvez devenir Junior Data Analyst, ce qui constitue l’entrée de gamme dans la majorité des PME, agences ou services BI internes. Un autre rôle est celui de Business Analyst : plus orienté métier, mais avec des outils communs. Les startups et cabinets recrutent aussi des profils agiles et opérationnels de Data Consultants ou de Product Analysts.
Bon à savoir : un débutant peut viser 30 à 35 k € brut/an, parfois plus à Paris ou dans les scale-ups tech.
Et après ? Une fois en poste, plusieurs voies d’évolution sont possibles. Vous pouvez monter en puissance sur la modélisation prédictive et devenir Data Scientist. Certains bifurquent vers le métier d’Analytics Engineer, qui fait office de pont entre analystes et ingénieurs data. Une autre option est de se spécialiser dans un outil (Tableau, Power BI…).
Les projections sont claires : +41 % de croissance pour les métiers d’analystes et scientifiques des données entre 2025 et 2030, et +81 % pour les Data Engineers. C’est un terrain de carrière fertile, avec un vrai besoin de talents formés, autonomes et rigoureux.
Conclusion : formation Data Analyst débutant, apprenez à faire parler les données
Décoder des tableaux, faire parler des chiffres, anticiper les tendances… le Data Analyst est l’expert capable d’apporter de la clarté dans un monde saturé de données. Des milliers de postes sont ouverts. Les outils sont de plus en plus intuitifs. Et surtout, des parcours bien pensés permettent aujourd’hui d’apprendre plus vite que jamais.
Pour vous former efficacement au métier de Data Analyst, vous pouvez choisir DataScientest. Notre formation couvre l’intégralité des compétences fondamentales. Vous découvrirez l’analyse statistique, la visualisation de données, le SQL et Python. Vous apprendrez aussi à manipuler des datasets réels, à créer des dashboards professionnels et à résoudre de vraies problématiques business.
Grâce à une pédagogie orientée projet, des modules certifiants, un accompagnement par des experts, et une plateforme intuitive, vous pourrez construire votre portfolio et préparer activement votre insertion sur le marché. Le tout avec des formats flexibles : Bootcamp intensif, alternance ou formation continue, et une prise en charge possible via le CPF ou France Travail.
Une formation exigeante, professionnalisante, pensée pour vous faire passer du statut de débutant curieux à celui de profil opérationnel et recruté. Découvrez la formation Data Analyst de DataScientest, et entrez dans le monde de la data par la grande porte !
Vous savez tout sur la formation Data Analyst débutant. Pour plus d’informations sur le même sujet, découvrez notre dossier complet sur le métier de Data Analyst et notre dossier sur SQL !
