Reconversion professionnelle Data Analyst : étapes, formations et financement

Pourquoi se reconvertir en Data Analyst en 2025 ?

En 2025, le métier de Data Analyst reste l’un des plus recherchés en France. Face à l’explosion des données, les entreprises ont besoin de spécialistes capables de transformer l’information brute en leviers stratégiques. Le Data Analyst occupe ainsi un rôle central dans la prise de décision : ses analyses orientent les choix des équipes dirigeantes, identifient des opportunités de croissance et réduisent les risques.

Devenir Data Analyst aujourd’hui, c’est :

• Accéder à un métier en tension, avec un volume d’offres largement supérieur au nombre de candidats qualifiés.
• Bénéficier d’une rémunération attractive : un débutant gagne en moyenne entre 38 000 et 42 000 € brut par an, avec une progression rapide vers 50 000 à 55 000 € après quelques années.
• Travailler avec les outils incontournables du secteur : Python, SQL, Power BI, mais aussi les solutions d’intelligence artificielle qui accélèrent et automatisent l’analyse.
• Intervenir dans tous les secteurs de l’économie, de la finance à la santé, en passant par le e-commerce et l’industrie.
• Évoluer vers d’autres métiers de la data, tels que Business Analyst, Analytics Engineer ou Data Scientist, grâce aux compétences techniques et à la vision stratégique acquises.

Comment réussir sa reconversion professionnelle Data Analyst ?

Réussir sa reconversion en Data Analysis nécessite méthode et préparation. Voici les étapes clés pour mettre toutes les chances de votre côté :

• ‍Faites le point sur votre situation : avant de vous lancer, prenez le temps d’analyser vos motivations. Pourquoi souhaitez-vous devenir Data Analyst ? Quelles compétences possédez-vous déjà (Excel, statistiques, programmation) et lesquelles devrez-vous acquérir ? Évaluez également vos ressources disponibles en temps et en budget pour mener à bien votre projet.‍
• Informez-vous sur le métier : la Data Analysis regroupe différents rôles selon les secteurs. Comparez le poste de Data Analyst avec ceux de Business Analyst ou d’Analytics Engineer afin de bien cerner le métier qui vous correspond. Participez à des événements spécialisés, assistez à des workshops ou échangez directement avec des professionnels reconvertis : cela vous donnera une vision réaliste des attentes du marché.‍
• Suivez une formation en Data Analysis pour reconversion : une reconversion réussie passe par un apprentissage structuré. Les bootcamps intensifs comme celui de Jedha permettent d’acquérir en quelques mois les compétences indispensables : Python, SQL, Power BI, DataViz et analyse prédictive. En complément, les certifications obtenues valorisent votre profil auprès des recruteurs et accélèrent votre insertion.‍
• Mettez vos compétences en pratique : la théorie seule ne suffit pas. Réalisez des projets concrets, créez un portfolio et entraînez-vous sur des jeux de données réels (Kaggle, Open Data). Ces expériences démontrent votre maîtrise technique et votre capacité à résoudre des problématiques métier, un atout décisif pour convaincre les recruteurs.

‍

Quelles compétences et qualités pour réussir sa reconversion Data Analyst ?

Pour devenir Data Analyst en 2025, il faut combiner solides compétences techniques et qualités humaines adaptées aux besoins des entreprises.

Compétences techniques clés

• Maîtrise des outils incontournables : Excel, Python, SQL, Power BI.
• Bases statistiques et mathématiques : modélisation, corrélations, inférences.
• Gestion et structuration des bases de données : ETL/ELT, Data Warehousing (BigQuery, Redshift, Snowflake).
• Visualisation et storytelling : création de tableaux de bord clairs et percutants pour orienter la décision.
• Usage de l’IA générative : automatisation de l’exploration de données, génération de requêtes SQL, optimisation de l’analyse et de la restitution.

Soft skills essentielles

• Esprit analytique : comprendre des données complexes et en extraire des insights pertinents.
• Esprit critique et rigueur : vérifier la qualité des données, détecter les biais et garantir la fiabilité des résultats.
• Communication et pédagogie : savoir expliquer ses conclusions à des profils variés, du manager au développeur.
• Collaboration et adaptabilité : travailler avec différentes équipes (marketing, finance, produit, direction) et apprendre rapidement de nouveaux outils.
• Organisation et gestion de projet : évoluer dans un cadre agile, avec des délais courts et des objectifs précis.

En combinant ces compétences techniques et ces qualités humaines, un Data Analyst devient un véritable partenaire stratégique pour l’entreprise, capable d’orienter ses choix et de créer de la valeur à partir des données.

Quelle formation choisir pour sa reconversion data analyst ?

La reconversion Data Analyst est un projet professionnel ambitieux qui implique de bien se préparer. Avant de changer radicalement de voie, la première étape consiste à clarifier vos objectifs. Un bilan de compétences vous aidera à faire le point sur vos motivations, vos aspirations et vos forces, afin de confirmer que ce métier correspond à ce que vous recherchez.

Plusieurs voies s’offrent à vous : les cursus universitaires, les formations en ligne et les bootcamps accélérés. Chacune a ses avantages et inconvénients, que nous vous présentons ci-dessous.

Bootcamp pour devenir Data Analyst

C’est l’option numéro 1 pour une reconversion Data Analyst réussie. Les bootcamps sont des formations accélérées, certifiantes et très pratiques, particulièrement prisées par les employeurs.

Avantages d'un bootcamp en Data Analysis

• Durée réduite : De 2 à 4 mois, suffisamment pour acquérir les bases nécessaires et retrouver un emploi rapidement.
• Apprentissage par la pratique : Les projets concrets et l’immersion dans un environnement proche de celui de l’entreprise préparent efficacement à la réalité du métier.
• Réseau professionnel : Les bootcamps favorisent les échanges avec d’autres apprenants, des intervenants et des recruteurs, ce qui booste votre employabilité.

Inconvénients d'un bootcamp en Data Analysis

• Intensité : Les rythmes sont soutenus. Cependant, vous pouvez opter pour une formule à temps partiel si vous craignez de ne pas suivre une cadence trop rapide.

Le parcours proposé chez Jedha
Chez Jedha, la reconversion en Data Analyst se construit par étapes, grâce à un parcours progressif et certifiant :

• Formation Data Essentials (2 semaines) : pour poser les bases et découvrir l’univers de la Data.
• Formation Data Analyst (3 mois) : pour acquérir toutes les compétences techniques pour réussir votre reconversion.
• Formation Data Manager (3 semaines) : pour aller plus loin et évoluer vers des postes de management et de pilotage d’équipes Data.

Ce format progressif permet d’adapter la formation à votre profil et à vos ambitions, que vous soyez débutant ou déjà familier avec la Data.

Formation universitaire (Bachelor ou Master en Data Analysis)

Une formation universitaire permet souvent d’acquérir des connaissances théoriques et généralistes. C’est un parcours traditionnel, plutôt adapté à la formation initiale après le Bac. Si vous avez le temps (plusieurs années d’études) et recherchez une vie étudiante, ce format peut vous convenir.

Avantages de la formation universitaire en Data analysis

• Bases informatiques solides : Les programmes universitaires incluent souvent un socle en informatique pour mieux comprendre l’environnement technique d’un Data Analyst.
• Reconnaissance par les employeurs : Ils sont parfois perçus comme plus rassurants, facilitant l’insertion dans certaines grandes entreprises.

Inconvénients de la formation universitaire en Data analysis

• Durée plus longue : Un Bachelor ou un Master dure entre 2 et 3 ans, ce qui n’est pas l’idéal pour une reconversion en cours de carrière.
• Moins de pratique : L’accent est souvent mis sur les cours théoriques, au détriment de projets concrets.
• Manque de flexibilité : Des horaires fixes, peu de cours du soir… difficile à concilier avec des obligations professionnelles ou familiales.

Formation en ligne pour se reconvertir en Data Analyst

Depuis la crise du Covid, les formations en ligne ont connu un vrai boom. Elles sont plébiscitées par ceux qui souhaitent se reconvertir tout en conservant leur rythme actuel.

Avantages d'une formation en ligne en Data Analysis

• Flexibilité : Vous avancez à votre rythme, en tenant compte de vos contraintes personnelles ou professionnelles.
• 100 % en ligne : Aucun déplacement, pratique si vous travaillez en même temps ou si vous ne vivez pas près d’une grande ville.

Inconvénients d'une formation en ligne en Data Analysis

• Accompagnement plus limité : Vous êtes en grande partie autonome, et l’encadrement est moins poussé que dans un cursus présentiel.
• Discipline de travail : Sans interaction directe avec des formateurs ou d’autres apprenants, la motivation doit venir de vous.

Bonne nouvelle : chez Jedha, nos formations pour devenir Data Analyst sont disponibles en ligne pour vous permettre d’apprendre à votre rythme, où que vous soyez.

‍

Comment financer sa reconversion Data Analyst ?

Se reconvertir soulève souvent la question du financement. Plusieurs solutions existent pour couvrir tout ou partie des frais de formation :

• Le CPF (Compte Personnel de Formation) : Chaque actif cumule un budget de formation utilisable pour financer sa reconversion.
• Les aides de France Travail (ex-Pôle emploi) : Si vous êtes demandeur d’emploi, vous pouvez solliciter l’AIF ou des aides régionales pour réduire le coût de la formation.
• Le Projet de Transition Professionnelle (PTP) : Pour les salariés souhaitant se reconvertir sans quitter leur emploi, permettant de conserver son salaire pendant la formation.
• La rupture conventionnelle : Elle ouvre droit aux allocations chômage et peut inclure une indemnité pour financer la formation.
• Les licenciements économiques : Des dispositifs comme le PSE, le CSP ou le congé de reclassement peuvent prendre en charge tout ou partie de la reconversion.

Chez Jedha, notre formation pour devenir Data Analyst est éligible à tous ces financements. Notre équipe d’admission vous accompagne pour trouver la formule la mieux adaptée à votre situation.

Quelles perspectives d’évolution pour un Data Analyst

Le métier de Data Analyst est l’une des portes d’entrée les plus solides dans l’univers de la Data. La demande reste très élevée en 2025, aussi bien dans les grands groupes que dans les PME et start-ups. Après quelques années d’expérience, plusieurs évolutions de carrière sont possibles :

• Business Analyst : un rôle orienté vers la stratégie et les métiers de l’entreprise. Le Business Analyst exploite ses compétences en analyse de données pour accompagner la prise de décision côté marketing, finance ou produit.
• Analytics Engineer : un profil technique à mi-chemin entre le Data Analyst et le Data Engineer. L’Analytics Engineer construit des pipelines et modélise les données afin de les rendre exploitables pour les équipes d’analystes.
• Data Scientist : une évolution vers plus de technique et de modélisation. Ce métier nécessite d’acquérir des compétences avancées en Machine Learning et en statistiques.
• Data Manager ou Lead Analyst : un poste à responsabilité managériale, chargé de superviser une équipe d’analystes et de définir les processus d’analyse de données à l’échelle de l’organisation.

Ces évolutions s’accompagnent généralement d’une hausse significative des responsabilités, de la visibilité au sein de l’entreprise et d’une rémunération supérieure.

Quelles sont les étapes pour se reconvertir en Data Analysis ?

Se lancer dans une reconversion en Data Analysis demande de suivre un chemin structuré. Voici les étapes clés pour avancer avec méthode :

1. ‍S’informer : participez à nos Soirées Portes Ouvertes en ligne pour poser vos questions sur le métier de Data Analyst. Vous pouvez également rejoindre nos workshops dédiés aux métiers de la Data pour découvrir les compétences attendues et échanger avec des professionnels reconvertis.‍
2. Construire son projet : téléchargez notre syllabus pour explorer le détail de nos formations et identifier le parcours qui correspond le mieux à vos objectifs. Que vous soyez débutant ou déjà familier avec la Data, vous pouvez progresser étape par étape grâce à nos programmes modulaires.‍
3. Financement et inscription : prenez rendez-vous avec notre équipe d’admission. Nous vous accompagnons dans la recherche de financements (CPF, France Travail, OPCO, prêt étudiant) et dans le choix du format le plus adapté à votre situation (temps plein ou temps partiel).

Questions fréquentes à propos de la reconversion en Data Analyst

Comment devenir Data Analyst après 40 ans ?

‍La reconversion en Data Analyst reste totalement accessible après 40 ans. De nombreux professionnels franchissent ce cap chaque année, souvent pour donner un nouvel élan à leur carrière. L’essentiel est de choisir un format compatible avec vos contraintes :

• Une formation flexible en ligne si vous devez concilier apprentissage, vie familiale et activité professionnelle.
• Un bootcamp accéléré si vous souhaitez aller vite et retrouver un emploi en quelques mois.
• Des solutions de financement adaptées (CPF, France Travail, Transitions Pro) qui permettent de couvrir tout ou partie du coût de la formation.

Avec les compétences acquises en Python, SQL, Power BI et DataViz, vous pourrez accéder à un métier recherché sur le marché, avec de réelles perspectives d’évolution, quel que soit votre âge.

Qu’est-ce qu’un Analytics Engineer et en quoi diffère-t-il d’un Data Analyst ?

‍L’Analytics Engineer est un profil hybride. Il prépare et modélise les données (SQL, dbt, Data Warehouses) pour qu’elles soient facilement exploitables. Le Data Analyst se concentre davantage sur l’analyse et la visualisation de ces données.

Un Data Analyst peut-il devenir Data Scientist ?

‍Oui, mais cela demande un approfondissement en Machine Learning, en statistiques avancées et parfois en programmation (Python, R). De nombreux Data Analysts choisissent cette évolution après quelques années d’expérience.

Comment devenir Data Analyst sans diplôme ?

De plus en plus d’entreprises valorisent les compétences pratiques plutôt que les diplômes. Des formations professionnalisantes, comme celles proposées par Jedha, permettent d’obtenir un niveau Bac+4 reconnu par l’État, même sans passer par la case Licence ou Master.

Comment se reconvertir en Data Analyst rapidement ?

Les formations accélérées de type bootcamp sont la voie royale pour se reconvertir en quelques mois. Chez Jedha, notre programme vous transforme en Data Analyst en seulement 3 mois. Vous travaillez sur des projets concrets pour acquérir des compétences immédiatement exploitables en entreprise.

Où travaille un Data Analyst ?

Le Data Analyst exerce dans de multiples secteurs : e-commerce, assurance, finance, santé, services publics… Les opportunités existent aussi bien en start-up que dans des grandes entreprises. L’analyse de données étant devenue centrale dans la prise de décisions, tous les types d’organisations ont besoin de ces profils.