À l’ère du Big Data, le métier de data analyst est devenu incontournable pour les entreprises. Ces experts ont la capacité de tirer des informations précieuses à partir de vastes quantités de données et d’aider à orienter les décisions stratégiques. On vous aide à choisir la formation en data analysis à distance qui conviendra le mieux à vos besoins et objectifs.
Comprendre le métier de data analyst
Le data analyst joue un rôle crucial en entreprise. En utilisant des outils statistiques, il parvient à transformer des données brutes en informations exploitables. Que ce soit pour améliorer les stratégies marketing, optimiser les processus internes ou anticiper les tendances du marché, ses analyses sont essentielles pour guider les décisions.
Les analystes échangent constamment avec diverses équipes, que ce soit dans le domaine du marketing, de la finance ou encore des produits. Ils travaillent fréquemment avec des data engineers, des analytics engineers et des data scientists pour créer une image cohérente de l’activité de l’entreprise.
Les compétences clés
Compétences techniques
Un bon data analyst doit maîtriser plusieurs compétences techniques spécifiques :
- Statistiques et mathématiques : comprendre les principes de base est indispensable pour analyser les données efficacement.
- Langages de programmation : R, Python, SQL… La maîtrise de ces outils est souvent nécessaire pour extraire et manipuler les données.
- Data visualization : savoir présenter les données sous forme graphique afin de les rendre compréhensibles pour les non-spécialistes.
Compétences interpersonnelles
Outre les compétences techniques, certaines qualités humaines sont également importantes :
- Capacité d’analyse : un esprit analytique permet de comprendre rapidement les implications des données observées.
- Communication : pouvoir expliquer clairement les résultats de ses analyses aux autres membres de l’équipe, parfois peu familiers avec les concepts techniques.
Choisir sa formation : critères à considérer
Objectifs personnels
Identifiez votre objectif principal avant de choisir une formation :
- Reconversion professionnelle : optez pour une formation intensive qui couvre de nombreux aspects du métier.
- Montée en compétences : choisissez un programme axé sur le développement de compétences spécifiques que vous souhaitez approfondir.
Formats de formation
Les formats varient selon les établissements, voici quelques options courantes :
- Bootcamps intensifs : des parcours courts mais intensifs (entre 10 semaines et 6 mois) pour ceux souhaitant entrer rapidement sur le marché du travail.
- Formations à temps partiel : souvent étalées sur plusieurs mois (jusqu’à deux ans), elles permettent de suivre des cours tout en continuant à travailler.
Certification et reconnaissance
La reconnaissance de votre certification peut jouer un rôle majeur dans vos opportunités de carrière :
- Optez pour des formations agréées par des institutions reconnues comme MINES Paris PSL Executive Education ou des universités prestigieuses.
- Vérifiez si la formation propose des certifications additionnelles telles que Microsoft Power Platform PL-900.
Top formations en ligne pour data analysts
DataScientest
DataScientest propose des programmes flexibles adaptés à tous les profils :
- Bootcamp de 10 semaines : idéal pour une immersion rapide et complète.
- Temps partiel sur 7 mois : parfait pour concilier études et emploi actuel.
Les modules incluent la visualisation de données, le machine learning, et bien plus encore, permettant une préparation complète pour le marché du travail.
Jedha Bootcamp
Jedha Bootcamp offre diverses formations découpées en trois niveaux :
- Data Analysis Essentials : une initiation sur 75 heures pour découvrir les bases.
- Data Analysis Fullstack : un programme de 450 heures pour devenir data analyst.
- Data Analysis Lead : pour maîtriser la gestion et la gouvernance des données sur 112 heures.
Formations académiques reconnues
Écoles d’ingénieurs
Ces établissements sont réputés pour offrir des spécialisations poussées en data science et analyse des données :
- X-HEC
- CentraleSupélec
- ENSAE
Universités
Les universités offrent également des masters reconnus en analyse de données :
- Paris Dauphine : master Statistiques et Big Data
- Paris 1 Panthéon Sorbonne : master Data Analytics
Écoles de commerce
De plus en plus, les écoles de commerce proposent aussi des masters spécialisés en data, notamment :
- EM Lyon
- ESCP Europe
- GEM
Écoles spécialisées
Pour ceux recherchant des compétences pointues pouvant déboucher sur des postes très techniques :
- ENSAI
- ECE Paris
- EFREI
MOOCs et autres ressources en ligne
Outre les formations traditionnelles, les MOOCs offrent une flexibilité supplémentaire :
- Coursera
- edX
- Udacity
Ces plateformes proposent divers cours sur les fondamentaux de l’analyse de données, parfois en partenariat avec de grandes universités.
