Peut-on devenir Data Analyst ou Data Scientist sans diplôme ?

Est-il possible de devenir Data Analyst ou Data Scientist sans diplôme ?

Oui, vous n’avez pas besoin d’un master ou d’une licence pour travailler dans la Data

Pour travailler dans la Data, vous n’avez pas besoin d’un diplôme délivré par des établissements d’enseignement supérieurs de type Universités, Écoles ou Instituts publics ou privés. Il existe bien des licences en statistiques, des masters en Data Science ou des cursus d’ingénieur en science des données, mais l'obtention d’un diplôme national n’est pas nécessaire pour exercer un métier dans le secteur de la Data. Et pour cause, si le diplôme n’est pas un critère indispensable aux yeux des recruteurs, c’est avant tout parce que ces formations ne sont pas adaptées à la réalité des missions réalisées par les professionnels en entreprise. Ces cursus délivrent un savoir trop généraliste, avec une pédagogie centrée sur la théorie plus que sur la pratique. En plus de cela, ils sont souvent longs et peuvent vous coûter chers …

À contrario, les écoles comme Jedha proposent des formations pour se reconvertir rapidement, quelle que soit votre formation d’origine ou votre niveau de départ. Preuve en est, parmi nos alumni Jedha nous comptons d’anciens boulangers, chauffeurs VTC, professeurs de SVT, responsable marketing, contrôleur de gestion, militaires... Une diversité de profils qui prouve que l’on peut se reconvertir sans bagage universitaire et en quelques mois !

Mais vous aurez tout de même besoin de certifications pour faire valoir vos nouvelles compétences 

Si l’obtention d’un diplôme “classique” de type licence ou master, n’est pas nécessaire pour travailler dans la Data, les employeurs ont tout de même besoin d’être rassurés sur le niveau des candidats qu’ils sélectionnent ! Lorsque ces derniers comparent les différents profils, un élément est pris en compte : les certifications, qui correspondent à des qualifications professionnelles.

Ces certifications peuvent être de deux types :

• Des certifications éditeurs, délivrées par des éditeurs d’outils utilisés en analyse de données (Google Analytics, Tableau, Power BI) ou en Data Science (Amazon Web Service).

• Des certifications professionnelles, délivrées par des écoles dédiées aux métiers de la Data et de la Tech. Par exemple, chez Jedha nous délivrons les certifications professionnelles de Concepteur Développeur en Science des données (niveau Bac+4) ou d’Architecte en Intelligence Artificielle (niveau Bac +5) selon la formation suivie. 

L’idéal est de réunir ces deux types de certifications ! C’est ce que nous proposons chez Jedha, pour les étudiants qui choisissent de suivre nos formations pour devenir Data Analyst ou Data Scientist.

Pourquoi les diplômes classiques ne sont pas indispensables en Data ?

Voici les trois raisons principales qui font que les diplômes classiques ne sont pas indispensables en Data :

Les entreprises du secteur de la Data font face à une pénurie de profils

Cela fait longtemps que ça dure, mais la pénurie de profils dans le digital se prolonge, comme l’atteste le rapport mensuel GEN SCAN du 1er avril 2024 qui dénombre pas moins de 37 600 postes à pourvoir dans ce secteur en France !

Cette forte tension sur le marché du travail pousse les entreprises à être plus ouvertes sur les profils qu’elles recrutent et à valoriser les parcours personnels des candidats.

Les entreprises recherchent des compétences plus que des diplômes

Dans tous les métiers de l’informatique, les compétences demandées évoluent très vite, au rythme des évolutions technologiques. Les entreprises recherchent donc des profils de plus en plus flexibles, formés aux outils utilisés aujourd’hui mais également capables de se reformer rapidement selon l’évolution du secteur, ce que ne permet pas un diplôme avec des compétences figées.

Les diplômes classiques préparent mal au monde professionnel

Le constat dressé par les professionnels du secteur est implacable : les diplômes classiques sont aujourd’hui trop concentrés sur l’apprentissage théorique, au détriment d’applications pratiques qui répondent aux vrais usages de la Data en entreprise.

De plus, les enseignements ne sont pas régulièrement actualisés, alors même que les technologies se succèdent à un rythme effréné (Intelligence Artificielle, algorithmes de traitement Big Data etc.). Un exemple flagrant de ce décalage est l’apprentissage du langage de programmation R, imposé à l’université alors qu’il n’est plus considéré comme essentiel par les professionnels du secteur qui préfèrent désormais Python. 

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Comment devenir Data Analyst ou Data Scientist sans diplôme ?

Devenir Data Analyst ou Data Scientist sans diplôme “classique” c’est possible ! Voici les trois étapes à suivre pour y parvenir :

1. Apprendre des compétences recherchées par les entreprises

Et bonne nouvelle : les compétences liées à la Data Science et à l’analyse de données sont aujourd’hui très recherchées par les recruteurs. Pour cela, deux solutions s’offrent à vous :

• Vous pouvez apprendre les compétences clés de la Data de façon autodidacte, en vous inscrivant à des formations en ligne le plus souvent gratuites. Cette solution demande une discipline et une motivation sans faille pour aller jusqu’au bout et pouvoir prétendre à un poste dans ce domaine !
• L’autre option est de suivre une formation Data de quelques semaines adaptée à votre niveau, qui vous permet d’avoir accès à un contenu pédagogique de qualité, encadré par des professionnels qui assurent un suivi individuel et personnalisé.

2. Faire valoir ses compétences par des certifications 

Afin de faire valoir vos compétences auprès des recruteurs, vous pouvez choisir de passer des certifications éditeurs. Il en existe de très nombreuses comme AWS Cloud Practitioner d’Amazon Web Service pour la Data Science, ou la certification PL-300 de Microsoft destinée aux Data Analysts afin de prouver leur maîtrise de l’outil de Data Visualisation Power BI.

En suivant une formation complète en Data chez Jedha, vous pouvez choisir de passer ces certifications mais vous obtenez également obtenir nos certifications professionnelles reconnues par l’État (et les employeurs) de Concepteur Développeur en Science des données (niveau Bac+4) ou d’Architecte en Intelligence Artificielle (niveau Bac +5).  

3. Construire son portfolio 

Construire un portfolio pour candidater à un poste dans la Data renforce votre crédibilité auprès des professionnels et augmente votre chance d’être rappelé pour un entretien. Cet outil complémentaire à votre C.V. est à penser comme une chance supplémentaire de démontrer vos compétences concrètes en Data, à travers les différents projets que vous avez pu réaliser !

Bonne nouvelle : chez Jedha, une multitude de projets vous sont proposés par nos professeurs tout au long de votre formation en Data, ainsi qu’un projet final à présenter en public. Ces exercices font partie intégrante de notre pédagogie qui valorise la pratique. À l’issue de votre formation, vous pourrez les utiliser pour constituer votre portfolio ! 

3 façons de débuter votre apprentissage de la Data

Pour vous aider dans les débuts de votre apprentissage de la Data, voici 4 ressources que nous vous proposons :

Lire des contenus spécialisés sur la Data :

Vous trouverez des contenus sur l'actualité de la Data Science et du Big Data sur des sites comme Dataconomy à condition d’être à l’aise avec la langue de Shakespeare ! Si vous souhaitez en savoir plus sur les postes, les missions et les salaires dans la Data, nous vous invitons à consulter notre article sur les métiers de la Data.

S’abonner à des chaînes Youtube sur la science des données :

Il existe également de nombreuses chaînes youtube de vulgarisation de la Data, à l’image de celle de StatQuest with Josh Starmer en anglais, ou celle de Jedha pour des workshops, masterclass et conférences en français à suivre en live ou en replay.

Suivre nos cours en Data gratuit sur notre plateforme JULIE by Jedha :

Nous avons rendu accessibles gratuitement pas moins de 25h de formation en Data sur notre plateforme d’apprentissage JULIE ! Pour en profiter, il suffit de vous inscrire avec une adresse e-mail, puis de cliquer sur l’onglet “Online Courses”.

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Conclusion

Maintenant que vous savez qu’il est possible de devenir Data Analyst ou Data Scientist sans diplôme “classique” de type master ou licence, il ne vous reste plus qu’à vous renseigner sur les formations courtes en Data telles que celles que nous proposons chez Jedha : 

1. Télécharger le syllabus de Jedha afin de connaître le détail de nos formations en Data.
2. Participer à nos Soirées Portes Ouvertes, organisées chaque mercredi à 19h.

Questions fréquentes sur les métiers de Data Analyst et Data Scientist

Comment se reconvertir dans la Data ?

Pour vous reconvertir dans la Data, vous pouvez suivre une formation certifiante et courte comme celle proposée par Jedha en analyse de données ou en data science. 

Il est également toujours utile de lire les témoignages de personnes qui sont passées par là avant vous. C’est le cas de nos alumni Margaux et Amir, qui racontent leur reconversion professionnelle réussie dans la Data avec Jedha.

Pourquoi devenir Data Scientist ?

Devenir Data Scientist peut être une excellente opportunité pour toutes personnes passionnées par les données et la résolution de problèmes complexes. Le Data Scientist est le professionnel qui va donner de la valeur à la donnée d’une entreprise. L’une des forces de ce métier est qu’il permet de travailler dans n’importe quel secteur et sur des problématiques très variées, car toutes les entreprises produisent désormais de la donnée ! 

Quel est le salaire moyen d’un Data Scientist ? 

Le salaire moyen d’un Data Scientist est de 4 250 euros brut par mois en France. S’il commence à 40 000€ brut par an pour un junior, le salaire moyen augmente vite avec l’expérience pour dépasser les 70 000€ brut par an dans certaines grandes entreprises. Ce spécialiste des données peut aussi faire le choix de travailler en freelance pour choisir ses missions et ses clients, avec un TJM de 570€.