Data Analyst : comment réussir sa reconversion professionnelle ?

Julie Gastine
Par 
Julie Gastine
Responsable Marketing & Communication
Dernière mise à jour le 
31
 
January
 
2024
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Data Analyst : comment réussir sa reconversion professionnelle ?
Sommaire

De plus en plus de professionnels décident de se reconvertir au cours de leur carrière, surtout dans le domaine de la Data Analysis. Si vous souhaitez donner un coup d'accélérateur à votre carrière et travailler dans un secteur qui a le vent en poupe, devenir data analyst est un choix d’avenir.

Mais avant de lancer votre projet de reconversion, il faut se poser les bonnes questions : quelle formation est la plus adaptée à votre projet ? Et comment financer votre projet ? On répond à ses questions ! 

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Formation de reconversion en data analystFormation de reconversion en data analyst

Pourquoi devenir Data Analyst ?

La Data est désormais au centre des stratégies de toutes les organisations, qu’elles soient privées ou publiques. Les data analysts, en tant qu’expert dans l'analyse de données ont un rôle clé à jouer dans la prise de décisions de l'entreprise.

Ils peuvent aider les entreprises à comprendre les tendances, les comportements des clients et les performances de l’entreprise. Les data analysts peuvent également aider les entreprises à identifier les opportunités de croissance et à réduire les risques.

Quelles perspectives d’évolution en tant que Data Analyst ?


Les perspectives d'évolution en tant que data analyst sont excellentes. Les data analysts sont très recherchés par les entreprises, et le secteur recrute à tour de bras ! Les salaires en Data Analysis sont également bons, et il y a des possibilités d'avancement rapide.

Compétences requises pour devenir Data Analyst


Quelles compétences et qualités sont requises pour réussir sa reconversion en Data Analyst ?

Afin de devenir Data Analyst, vous devrez maîtriser tout un ensemble de compétences techniques. Voici les compétences les plus demandées par les employeurs : 

  • Maîtrise des outils de base de la Data Analysis tels que Excel, Python, R, SAS, SQL. 
  • Connaissance des concepts statistiques et mathématiques tels que la modélisation, l'analyse de données, les inférences statistiques, etc.
  • Compréhension des concepts liés aux bases de données, au stockage, à l'analyse de données en temps réel, etc.
  • Capacité à manipuler des jeux de données volumineux et à les transformer en informations utiles à l'aide de techniques d'analyse.
  • Compétence pour utiliser les outils de visualisation de données tels que Tableau, Power BI, etc. pour communiquer les résultats de l'analyse de données.

Mais cela ne suffira pas pour se reconvertir en Data Analyst ! En plus de ces compétences techniques, certaines qualités sont requises : 

  • Avoir un esprit analytique. 
  • Être rigoureux et attentif aux détails pour garantir la qualité et la fiabilité des données et des analyses.
  • Avoir un esprit critique et être capable de questionner les résultats de vos analyses.
  • Savoir travailler en équipe. 
  • Savoir communiquer efficacement les résultats de vos analyses à des interlocuteurs très variés. 
  • Apprendre rapidement et savoir s'adapter à de nouveaux outils et technologies.

Quelle formation en data analysis choisir pour se reconvertir ?

Pour réussir votre reconversion en Data Analysis, il est important de choisir des modalités de formation qui correspondent à votre projet de formation et à vos obligations personnelles et professionnelles. 

Néanmoins, ne vous précipitez pas ! Avant de vous lancer dans ce changement de vie professionnelle, nous vous conseillons de réaliser un bilan de compétences. Cela vous permettra d'évaluer où vous en êtes dans votre parcours pro et si ce métier est fait pour vous. Vous connaîtrez mieux vos compétences, vos aspirations et vos motivations !

Il existe plusieurs options de formation pour devenir data analyst, comme les bootcamps, les formations en ligne et les formations universitaires du type Bachelor, ou Master. Chacune de ces options présente des avantages et des inconvénients. On en fait un petit tour d’horizon ! 

Formation accélérée - Bootcamp Data Analyst

C’est l’option la plus plébiscitée pour se reconvertir en Data Analysis. Proposés par des écoles telle que la nôtre, Jedha, les formations accélérées se déroulent sur une durée très courte, de 2 à 4 mois. Par exemple, notre formation accélérée en Data Analysis vous permet de vous reconvertir en 3 mois à peine. 

Avantages des Bootcamps en Data Analysis  

  • Durée : les bootcamps sont conçus pour vous aider à acquérir rapidement les compétences nécessaires pour devenir data analyst.
  • Apprentissage par la pratique : ces formations se concentrent sur l’acquisition de compétences pratiques, requises par vos futurs employeurs. 
  • Réseau professionnel : les bootcamps sont conçus pour maximiser votre employabilité et vous permettent de commencer à constituer votre réseau dans le secteur. 

Inconvénients des Bootcamps en Data Analysis  

  • Intensité : les programmes de bootcamp sont très courts et donc très intensifs. Si vous avez peur de ne pas réussir à suivre, vous pouvez choisir de suivre nos bootcamps à temps partiel. 

Formation en ligne

Les formations en ligne sont également une option plébiscitée par les personnes désireuses de se reconvertir dans la Data Analysis. Chez Jedha, l’ensemble de nos formations sont disponibles en ligne, pour être suivi en self-learning.


Avantages des formations en ligne en Data Analysis  

  • Flexibilité : Les formations en ligne sont plus flexibles que les bootcamps ou les programmes universitaires. Vous avancez à votre rythme, en tenant compte de vos obligations! 
  • 100% en ligne : Pas besoin de se déplacer ! C’est très pratique si vous travaillez en même temps, si vous avez des enfants ou si vous ne vivez pas près d’une grande ville. 
  • Prix : Les formations en ligne sont moins chères que les autres types d’apprentissage et donc plus facile à financer ! 

Inconvénients des formations à distance en Data Analysis  

  • Accompagnement limité : vous ne bénéficiez pas du même encadrement qu’en présentiel, et vous êtes beaucoup plus en autonomie. 
  • Discipline de travail : c’est à vous de vous motiver pour suivre la formation ! Vous n’avez pas le même cadre qu’à l’université ou que lors des bootcamps, ni la présence des autres élèves pour vous motiver. 

Formation universitaire - Bachelor ou Master en Data analysis

Ce n’est pas une option que nous recommandons si vous souhaitez devenir Data Analyst à 40 ans. Néanmoins, si vous êtes jeune diplômé et que vous avez la possibilité de reprendre des études pendant 1 an ou plus cela peut être une bonne option ! 


Avantages des formations universitaires en Data Analysis  

  • Beaucoup de théorie : les programmes universitaires sont plus longs et plus rigoureux. Vous rentrerez plus dans la théorie. 
  • Reconnaissance par les employeurs : les formations universitaires sont souvent plus reconnues et rassurantes pour les employeurs, ce qui peut faciliter votre insertion professionnelle. 

Inconvénients des formations universitaires pour devenir Data Analyst 

  • Durée plus longue : un Bachelor ou un Master en Data Analysis dure entre 2 et 3 ans, ce qui n’est pas très adapté à une reconversion professionnelle en cours de carrière. 
  • Pratique : Les programmes universitaires sont moins axés sur les compétences pratiques et les projets réels, ce qui ne vous prépare pas au monde du travail. 
  • Manque de flexibilité : les programmes universitaires sont moins flexibles que les bootcamps ou que les formations en ligne. Vous devez être en cours à des heures précises et les universités proposent rarement des cours du soir. 

Modalités de financements de sa reconversion

Comment financer sa reconversion en Data Analyst ? 

Vous réfléchissez à votre projet de reconversion mais vous ne savez pas comment le financer ? Rassurez-vous, vous n’êtes pas le seul dans ce cas de figures et il existe de nombreuses options pour vous aider. 

  • Subventions gouvernementales: elles sont trop nombreuses pour toutes les citer, mais que vous soyez au chômage ou en poste, il existe de nombreux dispositifs comme votre CPF (Compte Personnel de Formation), ou des aides de France Travail (anciennement appelé Pôle Emploi) ou de votre région. 
  • Votre entreprise : si vous êtes en poste, votre entreprise peut être intéressée par votre projet de montée en compétence et vous aider à le financer. 
  • Facilité de paiements : chez Jedha, vous pouvez régler vos formations en 3 fois sans frais. Vous pouvez également échelonner le paiement sur 4 à 10 mois. 
  • Prêts étudiants : notre partenaire bancaire la Société Générale vous permet de bénéficier de prêts à des taux avantageux pour financer votre reconversion dans la Data Analysis.
  • Alternance : cette solution a l’avantage de financer votre reconversion tout en facilitant votre insertion professionnelle. Attention,  il est important de vérifier les critères d'éligibilité et les conditions de travail avant de postuler.

Questions fréquentes à propos de la reconversion en Data Analyst

Comment devenir Data Analyst après 40 ans ? 

Rassurez-vous, à 40 ans, il n’est pas encore trop tard pour se reconvertir en Data Analyst. Afin de concilier votre reconversion avec vos obligations professionnelles et personnelles, privilégiez des formations flexibles et rapides. Par exemple, une formation accélérée délivrée par un Bootcamp, ou une formation à distance que vous suivrez à votre rythme. 

Comment devenir Data Analyst sans diplôme ?

Il est tout à fait possible de devenir Data Analyst sans passer par une formation universitaire du type Licence ou Master. Pour cela, vous pouvez suivre une formation en ligne ou un bootcamp. Les formations proposées par Jedha sont reconnues par l’État et vous permettent d’obtenir un diplôme de niveau Bac +4. 

Comment se reconvertir en Data Analyst rapidement ? 

Il est possible de se reconvertir en Data Analyst rapidement en suivant une formation accélérée de type bootcamp. Habituellement, ces formations courtes en Data Analysis durent entre 2 et 4 mois et sont très orientées vers les compétences pratiques requises dans le monde du travail. 


Où travaille un Data Analyst ?

Un Data Analyst peut travailler dans de nombreux secteurs tels que l’e-commerce,  l’assurrance, la finance, la santé, les services publics, etc. Il peut également travailler pour des entreprises de tailles diverses, allant des start-ups aux grandes entreprises.

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Julie Gastine
Julie Gastine
Responsable Marketing & Communication
Julie a été Responsable Marketing & Communication chez Jedha de 2022 à 2023. Très investie dans l'animation de notre communauté, Julie a développé une véritable expertise sur les métiers de la Data et de la Cybersécurité qu'elle a partagée dans de nombreux articles sur le sujet.

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