Se former à la data ne consiste pas simplement à apprendre Python ou Excel. Pour devenir opérationnel, il faut comprendre les données, savoir les nettoyer, les analyser et surtout être capable d’en tirer des informations utiles pour une entreprise.
Le choix de la formation dépend donc du projet : reconversion professionnelle, montée en compétences, premier poste de Data Analyst ou spécialisation en Data Science. Les formats sont également très différents, entre bootcamps intensifs, parcours diplômants et formations en ligne à suivre à son rythme.
Les principaux parcours pour apprendre la data
Il existe aujourd’hui plusieurs façons d’entrer dans le domaine de la data. Un débutant peut commencer par une formation en ligne pour acquérir les fondamentaux, tandis qu’une personne qui souhaite accélérer sa reconversion pourra privilégier un bootcamp avec des projets pratiques.
| Type de formation | Durée | Niveau | Idéal pour | Points forts |
| Bootcamp | Quelques semaines à plusieurs mois | Débutant à intermédiaire | Reconversion | Intensif et pratique |
| Parcours diplômant | Plusieurs mois | Débutant à intermédiaire | Changer de métier | Projets + accompagnement |
| Formation en ligne | Variable | Tous niveaux | Se former à son rythme | Flexible |
| Certification professionnelle | Quelques semaines à plusieurs mois | Débutant à intermédiaire | Compléter son profil | Spécialisation |
| Formation Data Science | Plusieurs mois | Intermédiaire à avancé | Profil technique | Python, statistiques, machine learning |
Jedha : une formation orientée reconversion
Jedha Bootcamp
Jedha s’adresse notamment aux personnes qui souhaitent se reconvertir dans les métiers de la data. L’approche repose sur une forte dimension pratique avec des exercices et des projets permettant de travailler sur des problématiques proches de celles rencontrées en entreprise.
Les parcours peuvent notamment couvrir les compétences nécessaires au métier de Data Analyst, mais également des domaines plus techniques liés à la Data Science.
Pour un débutant, l’intérêt d’un bootcamp est de ne pas devoir construire seul son programme d’apprentissage. Les notions sont abordées progressivement, avec une place importante accordée à la pratique.
Les compétences travaillées
Selon le parcours choisi, la formation peut notamment aborder :
- SQL pour interroger les bases de données ;
- Python pour l’analyse et le traitement des données ;
- statistiques ;
- visualisation de données ;
- manipulation de jeux de données ;
- machine learning pour les parcours plus avancés.
Profil idéal : personne en reconversion souhaitant acquérir rapidement un socle de compétences professionnel.
Le Wagon : apprendre la data avec une approche pratique
Le Wagon Data Analytics
Le Wagon propose également des formations orientées vers la pratique. Son parcours Data Analytics permet notamment de travailler sur les technologies utilisées dans l’analyse de données.
L’objectif n’est pas uniquement d’apprendre des commandes ou de mémoriser des notions théoriques. Les apprenants travaillent sur des données et doivent produire des analyses permettant de répondre à des problématiques concrètes.
Cette approche peut être intéressante pour une personne qui souhaite rapidement constituer un portfolio de projets.
Les technologies à maîtriser
La formation permet notamment de travailler autour de plusieurs compétences importantes :
| Compétence | Utilisation |
| SQL | Interroger les bases de données |
| Python | Nettoyer et analyser les données |
| Data visualisation | Présenter les résultats |
| Analyse statistique | Interpréter les données |
| Data storytelling | Transformer les analyses en recommandations |
Profil idéal : débutant ou professionnel souhaitant acquérir rapidement les fondamentaux de la Data Analytics.
OpenClassrooms : un parcours plus progressif
Parcours Data Analyst
Pour les personnes qui recherchent davantage de flexibilité, OpenClassrooms propose un parcours dédié au métier de Data Analyst.
Le format est particulièrement intéressant pour les personnes qui travaillent déjà ou qui ne peuvent pas consacrer plusieurs semaines à une formation intensive.
Le parcours repose notamment sur des projets pratiques, ce qui permet de construire progressivement une expérience à présenter lors d’une recherche d’emploi.
L’apprentissage ne se limite donc pas à regarder des cours. Les projets permettent de mettre en application les différentes compétences acquises au fil de la formation.
Pourquoi choisir un parcours en ligne ?
L’un des principaux avantages est la liberté d’organisation. Il devient possible de répartir les heures de formation sur plusieurs jours ou plusieurs semaines en fonction de son emploi du temps.
Cette solution convient notamment aux personnes qui souhaitent se former sans interrompre leur activité professionnelle.
Coursera : une solution flexible pour commencer
Certifications Google et IBM
Coursera regroupe de nombreuses formations consacrées à la data, notamment des certifications professionnelles proposées par de grandes entreprises technologiques.
Pour un débutant, ces programmes constituent une manière relativement accessible de découvrir le domaine avant éventuellement de poursuivre vers une formation plus poussée.
Les contenus peuvent couvrir les fondamentaux de l’analyse de données, SQL, Python, statistiques, visualisation et traitement des données.
L’un des avantages de cette approche est de pouvoir progresser progressivement plutôt que de suivre immédiatement un programme intensif.
À qui s’adresse ce format ?
Coursera peut être pertinent pour :
- découvrir le métier de Data Analyst ;
- apprendre les bases de SQL ;
- commencer Python ;
- comprendre les statistiques appliquées à la data ;
- obtenir une certification professionnelle ;
- tester son intérêt pour le domaine avant d’investir dans un bootcamp.
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DataScientest / Liora : apprendre la data avec différents formats
Les formations proposées par Liora permettent également d’aborder différents métiers de la data.
L’intérêt de ce type de parcours réside dans la possibilité de choisir une formation en fonction de son niveau et de son objectif professionnel.
Une personne qui souhaite devenir Data Analyst n’aura pas besoin du même programme qu’un futur Data Scientist. Le premier devra surtout maîtriser l’analyse, SQL et la visualisation, tandis que le second devra aller beaucoup plus loin en statistiques, programmation et machine learning.
Data Analyst ou Data Scientist : quelle formation choisir ?
Le choix de la formation doit surtout dépendre du métier visé.
| Métier | Compétences principales | Niveau technique |
| Data Analyst | Excel, SQL, Power BI, statistiques | ⭐⭐ |
| Business Analyst | Analyse, SQL, reporting, métier | ⭐⭐ |
| Data Scientist | Python, statistiques, machine learning | ⭐⭐⭐⭐ |
| Data Engineer | Python, SQL, cloud, bases de données | ⭐⭐⭐⭐ |
| Analytics Engineer | SQL, data warehouse, modélisation | ⭐⭐⭐ |
| BI Analyst | Power BI, SQL, reporting | ⭐⭐ |
Pour une première reconversion, le métier de Data Analyst constitue souvent une porte d’entrée plus accessible. Il permet d’acquérir les fondamentaux avant éventuellement d’évoluer vers des fonctions plus techniques.
Les compétences à apprendre avant de chercher un emploi
Une formation data intéressante doit surtout permettre de devenir autonome sur plusieurs outils.
SQL : la compétence incontournable
SQL est probablement l’une des premières compétences à apprendre. Le langage permet d’interroger les bases de données afin d’extraire les informations nécessaires à une analyse.
Il faut notamment savoir utiliser les requêtes, les filtres, les jointures, les agrégations et les fonctions permettant de transformer les données.
Un Data Analyst qui maîtrise correctement SQL peut déjà réaliser une grande partie des tâches quotidiennes liées à l’analyse.
Python : aller plus loin dans l’analyse
Python devient particulièrement intéressant lorsque les volumes de données augmentent ou lorsque les traitements deviennent plus complexes.
Les bibliothèques utilisées dans la data permettent notamment de nettoyer, transformer, analyser et visualiser des données.
Pour commencer, il n’est toutefois pas nécessaire de maîtriser l’intégralité du langage.
Power BI et la visualisation
La compétence technique ne suffit pas. Un analyste doit aussi savoir présenter ses résultats.
Les outils de Business Intelligence comme Power BI permettent de transformer des données brutes en tableaux de bord compréhensibles par les équipes commerciales, financières ou dirigeantes.
La visualisation est donc une compétence importante pour passer de l’analyse à la prise de décision.
Quelle formation choisir selon son profil ?
Pour une reconversion rapide
Un bootcamp comme Jedha ou Le Wagon peut être pertinent. Le format intensif permet de travailler rapidement les principales compétences recherchées pour un premier poste.
Pour apprendre en travaillant
Un parcours comme celui d’OpenClassrooms offre davantage de flexibilité. Le rythme peut être adapté à une activité professionnelle.
Pour commencer avec un budget limité
Les formations en ligne proposées sur Coursera constituent une bonne manière de tester la data avant de s’engager dans une formation plus longue.
Pour devenir Data Scientist
Il faut privilégier une formation beaucoup plus technique intégrant Python, statistiques, algorithmes et machine learning. Une simple formation d’initiation à l’analyse de données ne sera pas suffisante.
Le portfolio compte autant que la formation
Une certification seule ne suffit pas toujours pour convaincre un recruteur. Dans les métiers de la data, les projets réalisés pendant la formation peuvent faire une différence importante.
Un portfolio peut par exemple présenter :
| Projet | Compétences démontrées |
| Analyse des ventes d’une entreprise | SQL, statistiques |
| Tableau de bord commercial | Power BI |
| Analyse du comportement client | Python, segmentation |
| Prévision des ventes | Python, statistiques |
| Analyse d’une base e-commerce | SQL, data visualisation |
| Étude marketing | Excel, SQL, reporting |
L’objectif est de montrer comment les données ont été analysées et quelles conclusions ont été obtenues.
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💡 Combien de temps faut-il pour apprendre la data ?
Il n’existe pas de durée universelle. Quelques semaines peuvent suffire pour découvrir SQL, Excel ou les principes de la visualisation. En revanche, devenir suffisamment autonome pour occuper un poste de Data Analyst demande généralement plusieurs mois de pratique régulière.
La progression peut être organisée en plusieurs étapes :
Excel → SQL → statistiques → Power BI → Python → projets personnels.
Ce parcours permet d’éviter de vouloir apprendre simultanément trop de technologies.
🎯 Quelle est finalement la meilleure formation data ?
Il n’existe pas une seule meilleure formation pour tout le monde. Jedha et Le Wagon sont particulièrement adaptés à une reconversion intensive, OpenClassrooms convient davantage à un apprentissage progressif avec une forte flexibilité, tandis que Coursera permet de commencer à moindre coût et de tester différents domaines de la data.
Le critère le plus important reste toutefois le contenu pratique. Une bonne formation doit permettre de manipuler des données, utiliser SQL, construire des tableaux de bord, réaliser des analyses et présenter des projets concrets.
Pour une première entrée dans le secteur, le parcours Data Analyst reste généralement le plus accessible. Une fois ces fondamentaux maîtrisés, il devient beaucoup plus simple de se spécialiser vers la Data Science, la Data Engineering ou les métiers de la Business Intelligence.