Formation Data Analyst & Analytics Engineer
En 450h, apprenez à collecter, analyser et visualiser des données pour orienter les décisions business et décrocher votre premier poste de Data Analyst ou d’Analytics Engineer.
Devenez Data Analyst en 450h
Choisissez une formation d’avenir ! En 2026, les entreprises recherchent des profils hybrides, entre Data et Business, capables de donner du sens à leurs données afin de prendre des décisions stratégiques.
À l’issue de votre formation Data Analysis Fullstack chez Jedha, vous pourrez :
- Collecter et stocker vos données dans les règles de l’art
- Analyser vos données à l’aide de SQL & Python
- Utiliser des outils de Data Visualisation et de Business Intelligence
Le programme de la formation Data Analyst
Contenu de la card compilé au chargement
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Spreadsheet Analytics
Avant d’utiliser des outils d’analyse de données avancés, il est essentiel de maîtriser les tableurs, encore largement utilisés en entreprise. Ce premier module fera de vous un expert de Google Sheets.
Vous apprendrez à utiliser les spreadsheets comme de véritables outils d’analyse : nettoyage, transformation et exploration des données, jusqu’à la création de dashboards. Et comme Google Sheets et Excel fonctionnent de manière similaire, toutes les compétences acquises seront directement transférables à Excel.
Outils & Technologies
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Compétences maîtrisées
- Nettoyage & préparation de données dans un tableur, avec les fonctions TRIM, CLEAN, SUBSTITUTE, SPLIT, CONCATENATE, LEFT, RIGHT.
- Maîtrise des fonctions avancées de spreadsheet engineering : VLOOKUP, QUERY, ARRAYFORMULA.
- Analyse de données dans un tableur, avec la maîtrise des tableaux croisés dynamiques, appelés “pivot table” en anglais.
- Data visualisation dans un tableur : création de graphiques et de dashboards avec Google Sheet.
Python avancé
Puissant et simple à prendre en main, Python s’est imposé comme le langage de programmation incontournable pour travailler dans la Data. Dans ce module, vous commencerez par revoir les bases en Python.
Mais surtout, vous apprendrez à coder en Python dans les règles de l’art, afin de produire un code robuste et aligné avec les pratiques des équipes Data et Engineering.
Outils & Technologies
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Compétences maîtrisées
- Bases de Python : maîtrise des conditions, boucles, fonctions.
- Organisation du code : création de fonctions réutilisables, structuration claire et modulaire d’un projet pour avoir un code lisible, maintenable et évolutif.
- Fonctions avancées : utilisation des décorateurs, du typage (typing en anglais) et de Pydantic.
- Introduction à la Programmation Orientée Objet : bases des classes, objets, attributs et méthodes pour modéliser proprement des données et comportements.
- Interaction avec des fichiers et APIs.
Exploratory Data Analysis
Dans ce module, vous apprendrez à utiliser Python pour analyser vos données comme un véritable Data Analyst. Après une remise à niveau en statistiques, vous verrez comment structurer, transformer et explorer vos datasets avec Python et différentes librairies afin d’en extraire des informations pertinentes.
Notre pédagogie repose sur la pratique : pas de démonstrations théoriques inutiles, mais de nombreux exercices pour développer une véritable expertise en analyse de données. Vous apprendrez ainsi à identifier tendances, variations et patterns cachés, et à produire des insights fiables et actionnables.
Outils & Technologies
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Compétences maîtrisées
- Manipulation et nettoyage des données : préparation de datasets, détection d’anomalies et validation des données.
- Analyse statistique appliquée : compréhension des distributions, réalisation de tests d’hypothèses et interprétation rigoureuse des résultats.
- Dataviz avancée : création de graphiques interactifs avec Plotly.
- Data storytelling : présentation d’insights actionnables par les équipes Métiers.
Machine Learning
Le Machine Learning n’est plus une compétence réservée aux Data Scientists : tous les professionnels de la data sont désormais amenés à faire de l’analyse prédictive. C’est pourquoi en tant que Data Analyst nous vous formons au machine learning.
Dans ce module, vous apprendrez à préparer vos données, à entraîner différents types de modèles et à interpréter leurs performances pour produire des prédictions fiables et utilisables par les équipes Métier.
Outils & Technologies
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Compétences maîtrisées
- Prise en main des principaux modèles de ML supervisé : régression linéaire & régularisation, Decision Trees, Random Forest, XGBoost.
- Optimisation de votre modèle : techniques pour éviter l'overfitting et fine tuning pour améliorer les performances de vos modèles.
- Évaluation de votre modèle : calcul de la performance de vos modèles et choix du plus performant.
- Clustering, avec KMeans pour segmenter les données.
SQL avancé
SQL est le langage universel pour dialoguer avec les bases de données et la compétence technique n°1 exigée d'un Data Analyst. Ce module vous permettra de développer des compétences avancées en SQL, pour exploiter vos données le plus simplement & efficacement possible.
Vous apprendrez également à centraliser et structurer efficacement vos données en utilisant des Data Warehouses, véritables fondations de toute stratégie de Business Intelligence.
Outils & Technologies
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Compétences maîtrisées
- Requêtage de données (DQL) : sélection, filtrage, agrégations, jointures.
- Manipulation de données (DML), avec les instructions INSERT, UPDATE, DELETE.
- Structuration de bases (DDL) : création de tables, schémas, contraintes.
- Gestion des accès (DCL) : permissions, rôles, contrôle d’accès.
- Requêtes SQL avancées : CTE, window functions, sous-requêtes, optimisation.
- Data modeling : modélisation et compréhension des architectures OLTP vs OLAP.
NoSQL & Data Lakes
Les besoins des entreprises ne se limitent plus aux bases de données relationnelles. Pour faire face à l'explosion des données non structurées, aux volumes massifs de données produites et aux exigences d'accessibilité en temps réel, les architectures NoSQL et les Data Lakes sont devenues indispensables.
Dans ce module, vous apprendrez à manipuler des données brutes sur Amazon S3 et à exploiter les deux bases NoSQL les plus utilisées, MongoDB et Redis. C'est une étape essentielle pour apprendre à créer et gérer une infrastructure Data moderne.
Outils & Technologies
Compétences maîtrisées
- SQL vs NoSQL : bonnes pratiques et cas d’usages.
- Gestion de Data Lakes avec Amazon S3, et lecture et écriture de jeux de données volumineux via des scripts Python et la librairie Boto3.
- Stockage de documents et requêtes avec MongoDB.
- Gestion de données en mémoire et caching avec Redis.
- Applications Métier Modernes : mise en place de solutions de log management, de système de recommandations, de temps réel & de microservices.
Analytics Engineering
L’Analytics Engineering est une compétence clé pour industrialiser un projet Data. Elle permet d'automatiser vos projets et de garantir leur fiabilité et leur performance.
Dans ce module, vous apprendrez à construire, tester et déployer vos propres workflows de données, à l’aide des outils professionnels (conteneurs, CI/CD) utilisés par les équipes de Data Engineering.
Outils & Technologies
Compétences maîtrisées
- Maîtrise des commandes Linux/Bash.
- Collaboration et CI/CD, avec Git et GitHub.
- Déploiement fiable des applications Data à l'aide de Docker et Docker Compose.
- Collecte de données via des APIs externes.
- Construction d’un pipeline ETL complet.
Data Products
Ce module vous permettra de transformer vos projets Data en produits tangibles, que vous pourrez mettre à disposition des utilisateurs finaux : clients, équipes Métier ou partenaires.
Concrètement, vous irez au-delà des rapports statiques pour concevoir des services analytiques dynamiques : APIs, dashboards web interactifs et applications complètes que vous apprendrez à déployer en production.
Outils & Technologies
Compétences maîtrisées
- Programmation asynchrone
- Création d’API professionnelles avec FastAPI
- Tableau de bord interactif avec Streamlit
- Déploiement sur HuggingFace
Business Intelligence
La visualisation de données est essentielle pour rendre les données compréhensibles par le plus grand nombre et faciliter la prise de décision.
Dans ce module, vous apprendrez à transformer vos analyses en dashboards clairs et percutants grâce à Power BI, l’outil de dataviz le plus utilisé. Les compétences que vous développerez sont transférables en partie à la plupart des outils de dataviz du marché (Looker Studio, Tableau).
Outils & Technologies
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Compétences maîtrisées
- Maîtrise approfondie de Power BI pour mettre en forme et explorer vos données.
- Dataviz : bonnes pratiques de data visualisation pour présenter la donnée de manière claire et impactante.
- Construction de dashboards.
Carrière & Projet final
Pour faciliter votre insertion, un professionnel en data analysis vous livrera sa vision du marché et vous prodiguera des conseils concrets pour décrocher votre 1er poste dans le domaine.
Puis vous mettrez en pratique l’ensemble de vos nouvelles compétences lors d’un projet final, que vous présenterez lors de votre DemoDay.
Outils & Technologies
Compétences maîtrisées
- Amélioration de votre CV : pour qu’il soit impactant et conforme aux standards des professionnels de la Data.
- Présence en ligne : perfectionnement de votre profil LinkedIn et initiation au "branding personnel" pour renforcer votre notoriété sur les plateformes professionnelles.
- Préparation pour les entretiens : méthodes et conseils pour vous distinguer et mettre en avant vos compétences spécialisées.
- Mise en pratique de vos connaissances lors du projet final : ingestion, transformation, Machine Learning, API, dashboarding.
Une triple reconnaissance de vos compétences
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Attestation de fin de formation
Cela atteste du bon déroulement de votre formation.
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Certification reconnue par l’État
Le bloc n°3 de la certification professionnelle de niveau 7 (bac+5) développée par Jedha et enregistrée au RNCP : Architecte en intelligence artificielle
Grâce à cette certification, notre formation Data Analyst est éligible au CPF et à la plupart des financements publics.
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Certification Power BI PL-300
Cela atteste de votre maîtrise avancée de Power BI. Des frais de certification de 165€ sont à prévoir.
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Rapport d’insertion Jedha 2025
Découvrez le parcours de nos alumni avant et après leur formation chez Jedha : profil des apprenants, insertion professionnelle, salaire médian et débouchés.
Téléchargez le programme de nos formations
- Excellence académique et technique
- Apprentissage par la pratique
- Formations adaptées à vos besoins
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Nos prochaines sessions de formation
- 17 campus en France et en Europe
- Présentiel ou distanciel
- Temps complet ou temps partiel
Temps plein
Temps plein
Temps plein
Temps partiel
Temps partiel
Temps partiel
Choisissez l’excellence pour vous former en Data Analysis
Reconversion réussie de Responsable de site de production à Data Analyst
A suivi les niveaux Essentials, Fullstack & Lead
La sélection de profs est excellente
En reconversion totale vers le métier de Data Analyst, j’ai eu la chance de suivre le parcours complet (Essentials / Fullstack / Lead), et cela complètement à distance. Le programme est plus que complet, on fait le tour des technologies principales de la Data en plus des basiques métiers. Mais surtout la sélection des profs est excellente, notamment grâce à leur pédagogie et leurs expériences passées en data.
Reconversion réussie de Contrôleur de gestion à Data Analyst @ Odysis
A suivi les niveaux Essentials & Fullstack
Les contenus sont parfaitement alignés avec les attentes du marché de l’emploi
Je me suis inscrit chez Jedha pour concrétiser mon projet de reconversion dans la Data Analyse. L’ensemble des contenus (cours, exercices pratiques, choix des outils et des technos) sont parfaitement alignés avec les attentes du marché de l’emploi. J’ai pu acquérir les compétences dont j’avais besoin pour décrocher un poste de Data Analyst après ma formation. Je suis fier d’avoir pu atteindre mon objectif, et reconnaissant envers l’équipe pédagogique de Jedha pour avoir accompagné ma réussite.
Reconversion réussie de Chef d'équipe Maintenance à Data Analyst @ SIAé
A suivi les niveaux Essentials, Fullstack & Lead
Un véritable tremplin pour ma carrière
Je dois avouer que j'ai tout simplement adoré cette formation, c'était une expérience exceptionnelle du début à la fin.Les enseignants sont passionnés et experts dans leur domaine, toujours disponibles pour nous guider. Le programme, parfaitement équilibré entre théorie et pratique, permet de progresser rapidement, peu importe le niveau de départ. J'ai particulièrement apprécié la diversité des outils enseignés. Cette formation a été un véritable tremplin pour ma carrière en data, et je la recommande vivement à tous ceux qui cherchent à se reconvertir.
Formez-vous à l'Analytics Engineering à votre rythme
Temps complet (3 mois)
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Modalités
- 450h d'apprentissage en classe
- Lundi à vendredi, 9h30 - 18h
- À temps complet sur 3 mois
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Localisation
En ligne ou sur l'un de nos 17 campus
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Avantages
- Formation accélérée
- Esprit de promo
- Discipline de travail
Temps partiel (7 mois)
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Modalités
- 450h d'apprentissage hybride (travail en autonomie, cours, coaching)
- À votre rythme (2h par jour)
- À temps partiel sur 7 mois
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Localisation
En ligne
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Avantages
- Adapté à vos contraintes pros et persos
- Apprentissage en autonomie
- Accessible partout dans le monde
Les débouchés de notre formation Data Analyst
Trouvez votre premier poste de Data Analyst ou de Business Analyst facilement ! Grâce à sa spécialisation, notre formation en data analysis vous ouvre les portes de métiers de la Data en forte pénurie et qui recrutent à un rythme soutenu.
Vos questions sur les débouchés de la formation
Qu'est-ce qu'un Analytics Engineer ?
Quelle est la différence entre Data Analyst et Analytics Engineer ?
Quel est le salaire d'un Data Analyst en France en 2026 ?
L'IA va-t-elle remplacer les Data Analysts ?
Peut-on se reconvertir en Data Analyst après 40 ans ?
Quelle est l'insertion professionnelle après un bootcamp Data Analyst ?
La Data Analysis enseignée par des professionnels
David Raux
Senior Consultant Data
Jean-Philippe Peyronnet
Senior Consultant Digital
Jules Burguières
Consultant Data & Enseignant
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Alia Poonie
Data Analyst