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Formation Business Analyst

En 450h, apprenez à analyser les besoins métier, structurer des données et piloter des projets pour orienter les décisions stratégiques et décrocher votre premier poste de Business Analyst.

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En 2026, les entreprises recherchent des talents combinant des compétences en Business et en Data. Formez-vous pour devenir Business Analyst et faites partie des profils les plus recherchés par les entreprises !

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Data Analysis

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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

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

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

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

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

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

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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Choisissez l’excellence pour devenir Business Analyst

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Reconversion en cours de Agent Technique à Analytics Engineer

A suivi les niveaux Essentials, Fullstack & Lead

Une formation intensive et professionnalisante, bref un excellent choix !

Dès le 1er jour, on est plongé dans un environnement idéal pour progresser rapidement. Les formateurs sont des experts passionnés, toujours disponibles pour répondre aux questions et accompagner chaque élève. Le contenu du programme est très bien structuré, alliant théorie et pratique avec des projets concrets qui nous préparent réellement au monde du travail. Grâce à cette formation, j’ai acquis des compétences techniques solides mais surtout j’ai gagné en confiance pour me lancer dans une carrière de Data Analyst. Si vous cherchez une formation intensive, professionnalisante et avec un vrai suivi, Jedha est un excellent choix !

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Responsable Projets IT @ Albéa Group

A suivi le niveau Lead

L'accompagnement carrière est un vrai plus

Après avoir comparé plusieurs écoles, j’ai choisi Jedha pour la qualité de son programme. J’ai également apprécié la rapidité du processus d’inscription. C’est une formation exigeante, concrète, et d’une qualité rare : je la recommande vivement ! Pendant 3 semaines, nous étions un petit groupe de 4, encadré par des formateurs très investis. Enfin, l'accompagnement post-formation a été un vrai plus, avec un suivi RH personnalisé pour retravailler mon CV, mon LinkedIn et affiner ma recherche d’emploi.

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Reconversion réussie de Commercial à Data Analyst @ BNP Paribas

A suivi les niveaux Essentials, Fullstack & Lead

Une belle communauté pour s'entraider

C'est une excellente formation, délivré dans un excellent campus. La plateforme JULIE est très bien conçue et il y a vraiment une belle communauté pour l'entraide ! Je recommande 👌

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Comment postuler à notre formation en Business Analysis ?

Prenez rendez-vous avec notre équipe d'admissions pour discuter de votre projet professionnel (parcours, pré-requis, financements ...). Nous serons ravis de vous accompagner dans votre inscription, qui peut prendre entre 1 semaine et 1 mois.

Coaching carrière

Discutez de votre projet professionnel avec notre équipe d’admissions. Nous vous recommanderons la formation et le format de cours le plus adapté.

Test de positionnement

Répondez à un rapide QCM afin d’évaluer votre niveau en programmation et en mathématiques.

Financements

Concrétisez votre projet avec l’aide de notre équipe. Recherche de financements, constitution du dossier : nous vous accompagnons de A à Z.

Formez-vous à la Business Intelligence à votre rythme

Etudiante en formation temps complet

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
Etudiants en formation temps partiel

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

Frais de formation

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Compte Personnel de Formation (CPF)

Notre formation est éligible au Compte Personnel de Formation (CPF). Vous pouvez utiliser tout ou partie de votre solde CPF pour la payer.

Paiement en plusieurs fois

Étalez le paiement de votre formation en 3 mensualités sans frais, ou en 6 à 12 mensualités avec frais grâce à notre partenaire GoCardless !

Prêt étudiant à taux avantageux

Profitez d’un prêt étudiant à taux préférentiel avec la Société Générale. Il n’y a pas de limite d’âge, et vous commencez à rembourser une fois la formation terminée.

Votre employeur ou votre OPCO

Si vous êtes en poste, votre employeur peut financer votre formation, directement ou via son OPCO. Nos équipes vous aideront à constituer un dossier.

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Pourquoi devenir Business Analyst ?

En 2026, le Business Analyst joue un rôle essentiel dans les organisations car il permet d'exploiter et comprendre les montagnes de données produites.

Devenir Business Analyst, c'est aussi profiter de belles opportunités, que ce soit pour l'évolution de carrière, comme pour le salaire attractif.

Marketing Analyst

500 postes à pourvoir
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Financial Analyst

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Business Analyst

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Quel est le rôle d'un Business Analyst ?

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