L’essor du Big Data a rendu indispensables les métiers liés à l’analyse de données. Que vous soyez en reconversion professionnelle ou que vous souhaitiez approfondir vos compétences actuelles, il existe une multitude de formations accessibles en ligne pour devenir Data Analyst. Voyons ensemble comment organiser votre parcours d’apprentissage pour optimiser votre carrière dans ce domaine passionnant.
Les formations académiques disponibles
Il existe plusieurs types de formations académiques permettant de devenir Data Analyst. Les écoles d’ingénieurs comme l’Université Paris Dauphine et Paris 1 Panthéon Sorbonne proposent des masters en Statistiques et Big Data ou Data Analytics. Ces écoles sont reconnues pour la robustesse de leurs programmes, qui incluent souvent une forte composante pratique.
Les écoles de commerce ne sont pas en reste. L’EM Lyon, l’ESCP, GEM, NEOMA, etc., offrent également des masters spécialisés en analyse de données. Bien qu’à l’origine orientées vers la gestion et le management, ces institutions ont su s’adapter aux besoins croissants en compétences analytiques des entreprises modernes.
Les écoles spécialisées
Des écoles comme l’ENSAI, l’ECE Paris, l’EPSI et l’EFREI se concentrent spécifiquement sur les nouvelles technologies et l’analyse de données. Ces formations sont souvent très techniques et permettent d’acquérir des compétences directement applicables sur le terrain.
La durée de ces programmes varie généralement entre un et deux ans, débouchant sur un diplôme de master ou le titre d’ingénieur.
Les formations en ligne adaptées à tous les profils
Pour ceux qui préfèrent une flexibilité maximale, les formations en ligne comme les MOOCs (Massive Open Online Courses) ou les Bootcamps constituent des options intéressantes. Les plateformes comme DataScientest et Jedha Bootcamp proposent des parcours intensifs qui peuvent être suivis entièrement à distance.
Les MOOCs
Les MOOCs permettent de suivre des cours en ligne sans interaction directe avec des professeurs. Ils sont parfaits pour acquérir des connaissances théoriques à son propre rythme, bien que l’absence de mentorat personnalisé puisse être un inconvénient pour certains élèves.
Les Bootcamps
Les Bootcamps, tels que ceux offerts par DataScientest, allient théorie et pratique en mode intense. Par exemple, DataScientest propose une formation de Data Analyst sous forme de bootcamp de 10 semaines ou en temps partiel sur 7 mois. Leur programme couvre divers modules incluant Python, Machine Learning et Business Intelligence
- Bootcamp de 10 semaines : idéal pour une immersion rapide.
- Temps partiel sur 7 mois : permet de concilier emploi actuel et apprentissage.
- Modules variés : Python, Visualisation de données, Machine Learning.
Programmes spécifiques de certaines institutions
Jedha Bootcamp
Jedha Bootcamp offre trois niveaux de spécialisation en Data Analysis :
- Data Analysis essentials : Ce programme dure 75 heures sur 2 semaines, idéal pour découvrir les concepts clés de la Data.
- Data Analysis fullstack : Un cursus de 450 heures réparties sur 3 mois, conçu pour former des Data Analysts complets.
- Data Analysis Lead : 112 heures sur 3 semaines pour maîtriser la gouvernance et la gestion de données, adapté aux professionnels expérimentés en quête de responsabilités managériales.
Compétences nécessaires pour exceller
Un bon Data Analyst doit posséder diverses compétences techniques et humaines. Parmi elles, la maîtrise des outils statistiques et logiciels comme Excel, SAS, Python, ainsi que des notions solides en mathématiques et programmation. Une bonne capacité de communication et un sens aiguisé de l’analyse sont également cruciaux.
| Compétence technique | Description |
|---|---|
| Python | Langage de programmation largement utilisé en data science. |
| Excel | Outil fondamental pour l’analyse de données basiques. |
| SAS | Logiciel avancé pour les analyses statistiques complexes. |
Perspectives de carrière et salaires
Un débutant dans le métier de Data Analyst peut espérer un salaire médian autour de 43 000€ brut annuel, selon l’Université Paris Dauphine. Avec cinq années d’expérience, cette rémunération peut atteindre entre 55 000€ et 65 000€ brut annuel. Les opportunités d’évolution de carrière sont nombreuses, avec des postes tels que lead data analyst, data scientist, ou même chief data officer.
Les choix pour se former au métier de Data Analyst sont donc multiples et variés, chacun offrant des avantages en fonction de votre profil et temps disponible. Que vous choisissiez une école traditionnelle ou une formation en ligne plus flexible, il est essentiel de sélectionner celle qui répondra le mieux à vos ambitions professionnelles.
