Data Analysis

Fullstack

Formation Data Analyst en alternance

En 12 mois de formation, apprenez un nouveau métier, obtenez une première expérience professionnelle et décrochez votre premier CDI de Data Analyst ou de Business Analyst.

⚠️ Cette formation n'est pas disponible pour le moment. Vous pouvez suivre notre formation de Data Scientist en alternance en lieu et place.

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Course Report - Best Data Science Bootcamp 2024

Programme

Devenez Data Analyst en 12 mois

Choisissez une formation d’avenir ! En 2024, les entreprises recherchent des profils hybrides, entre Data et Business, capables de donner du sens à leur données afin de prendre des décisions stratégiques.

Après notre formation en alternance, vous serez capable de :

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

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Apprenez le métier de Data Analyst sur le terrain

Débutez votre apprentissage par 3 mois de Bootcamp intensif puis perfectionnez vos nouvelles compétences en entreprise pendant 9 mois. L'alternance vous permet ainsi d'obtenir une véritable première expérience pro, qui facilitera d'autant votre insertion sur le marché du travail.

Bootcamp (3 mois)

Apprentissage en classe
Lundi à vendredi, 9h30 - 18h
À temps complet sur 3 mois

En ligne ou sur l'un de nos 17 campus

Formation accélérée
Esprit de promo
Discipline de travail

Entreprise (9 mois)

Apprentissage en entreprise
Contrat de professionalisation
À temps complet sur 9 mois

À définir avec l'employeur

Mise en pratique de vos compétences
Rémunération de 55 à 100% du SMIC
Possibilité d'embauche post-alternance

Le programme de notre alternance en Data Analysis

Business Analysis

Dans ce premier module, vous découvrirez les KPI (Key Performance Indicators) propres à chaque équipe d’une organisation. Vous apprendrez à exploiter les données produites à l’aide d’outils no-code très communs en entreprise !

Compétences maîtrisées

Marketing Data Analysis :prise en main d’outils marketing comme Google Analytics, Google Ads, Meta Ads, centralisation de la donnée sur un CRM comme Hubspot.
Product Data Analysis : optimisation de la conversion avec Amplitude, mise en place d’A/B testing.
Financial Data Analysis : utilisation de Google Spreadsheet ou d’Excel pour analyser les données financières.

Programmation en Python

Au cours de ce module, vous plongerez au cœur de Python, un langage incontournable en Data. Python décuplera vos capacités d'analyse en éliminant les limites imposées par les outils classiques.

Compétences maîtrisées

Bases de Python : maîtrise des conditions, boucles, fonctions et concepts de programmation orientée objet.
Exploratory Data Analysis en Python : rappels des bases de statistiques & utilisation des bibliothèques Pandas, Numpy et Plotly pour l’exploration de vos données et la data visualisation.
Collecte de données : utilisation d'APIs et techniques de Web Scraping pour enrichir vos bases de données.

Infrastructure Data

L'accessibilité de la data est essentielle. Dans ce module, vous apprendrez à centraliser et structurer efficacement vos données en utilisant des Data Warehouses. De plus, vous découvrirez comment construire des pipelines de données efficaces grâce à Python et d'autres outils.

Compétences maîtrisées

Centralisation des Données : concepts fondamentaux de Data management et maîtrise des outils cloud de Data Warehousing tels que Amazon Redshift, Google Big Query et Snowflake.
Pipeline Data : découverte des processus ETL (Extract Transform Load) et de leur évolution vers les processus ELT avec DBT.
Intégration des outils externes : synchronisation d'outils externes tels que Google Analytics, Hubspot, Amplitude, Google Ads et Meta Ads.

SQL Avancé

Une fois vos données centralisées dans un Data Warehouse, comment les extraire et les analyser ? Le langage SQL est un allié de poids du Data analyst ! Ce module vous permettra de développer des compétences avancées en SQL et d’exploiter vos données le plus efficacement possible.

Compétences maîtrisées

Modélisation des données : découverte des bonnes pratiques de conception et d’organisation des tables pour une exécution optimale des requêtes.
Révision des fondamentaux : rappels sur les fonctions (GROUP BY, WHERE) et jointures de bases.
Requêtes SQL Avancées : découverte des sous-requêtes, sous-requêtes corrélées et même des tables temporaires.
Techniques de Jointure Avancées : maîtrise des techniques de jointure avancées pour assurer une analyse exhaustive et une vue complète des données.

BI & Predictive Analysis

La visualisation de données est essentielle pour rendre les données intelligibles et faciliter la prise de décision. Dans ce module, vous apprendrez à consolider vos données dans des tableaux de bord percutants et à prédire les tendances futures grâce à des outils de Machine Learning no-code.

Compétences maîtrisées

Outil de BI : maîtrise approfondie de PowerBI pour mettre en forme et explorer vos données.
Dataviz : bonnes pratiques de data visualisation pour présenter la donnée de manière claire et impactante.
Machine Learning en no-code : découverte des bases du Machine Learning et prise en main de Dataiku pour réaliser des analyses prédictives sans code.

Projet final

C’est le moment de mettre à profit toutes les compétences acquises lors de cette formation ! Pendant 2 semaines, vous travaillerez en petit groupe sur un jeu de données d’une entreprise ou d’une organisation. L’objectif : en tirer des insights actionnables et les présenter à toute la communauté Jedha lors du DemoDay.

Compétences maîtrisées

Mettre en forme et explorer des données
Analyser ses mêmes données et créer des dashboards pour les rendre intelligibles
Réaliser des analyses prédictives à l’aide d’outils de Machine Learning no-code

Voir le programme détaillé

Certifications

Une triple reconnaissance de vos compétences

À l'issue de votre formation en alternance, vous serez en mesure d'obtenir 3 types de certifications pour faire valoir vos compétences sur le marché du travail :

Votre attestation de fin de formation

Les blocs n°2 et 6 de la certification professionnelle de niveau 6 (bac+4) développée par Jedha et enregistrée au RNCP : Concepteur développeur en science des données

Jusqu'à 5 certifications éditeurs qui attestent de votre capacité à utiliser certains outils et logiciels (des frais supplémentaires sont à prévoir) : Google Analytics, Dataiku Machine Learning Practitioner, Power BI PL-300 (frais à prévoir), Hubspot CMS for Marketers et Meta Digital Marketing Associate

Décrochez le poste de vos rêves dans la Data

+9 500 €

Augmentation de salaire médiane après une formation Fullstack

97%

de nos alumni se sentent mieux dans leur nouvelle carrière

93,5%

de nos alumni en Data Science sont en emploi 2 ans après leur formation

Statistiques calculées en avril 2024 sur l’ensemble de nos formations à partir de notre enquête d’insertion annuelle et des profils LinkedIn de nos alumni.

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Excellence académique et technique

Apprentissage par la pratique

Formations adaptées à vos contraintes pros et persos

4,9

Meilleure formation en France

Découvrez le programme détaillé

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Sessions

Nos prochaines formations en alternance

Suivez votre formation en alternance à distance ou dans l'un de nos 17 campus en France et en Europe.

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Avis de nos étudiants

Choisissez l’excellence pour vous former en Data Analysis

4.9/5

Course Report Best Cyber Security Bootcamp 2024 Jedha

Stéphane Durig

Reconversion réussie de Chef d'équipe Maintenance à Data Analyst @ SIAé

A suivi les formations Data Analysis 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.

Karine Geneau de Lamarliere

Reconversion réussie de Consultante à Group CRM Implementation Lead @ ELIS

A suivi les formations Data Analysis Essentials & Fullstack

Une formation utile, avec de vraies compétences à la sortie

Cette formation est vraiment utile, avec de vraies compétences à la sortie grâce auxquelles j'ai pu me reconvertir rapidement. Les professeurs sont très impliqués et disponibles et le contenu est de grande qualité.

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Déroulement

Comment s'inscrire à notre formation en alternance ?

L'alternance est un format d'apprentissage très intéressant, tant sur le plan financier que pédagogique. Toutefois, les démarches pour trouver une entreprise peuvent être longues. Si vous souhaitez vous former rapidement, nous vous recommandons d'opter pour notre formation Data Analyst en Bootcamp.

Coaching carrière

Échangez sur votre projet avec notre équipe d'admissions. Elle s'assurera que l'alternance est le format le plus adapté à votre situation.

Test de positionnement

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

Recherche d'entreprise

Trouvez une entreprise pour vous recruter en contrat de professionnalisation.
Notre équipe vous guidera et conseillera dans vos démarches.

Prendre rendez-vous

Pourquoi se former à la Data Analysis en alternance ?

Insertion professionnelle rapide

C'est la force d'une formation en alternance : vous obtenez une véritable première expérience professionnelle, qui facilite grandement votre insertion par la suite !

Dans les faits, après 3 mois de formation intensive chez Jedha, vous mettrez en oeuvre vos nouvelles compétences pendant 9 mois en entreprise.

Formation rémunérée pendant 12 mois

L'alternance est aussi très intéressante d'un point de vue financier : vous êtes rémunéré par l'entreprise qui vous accueille pendant toute la durée de la formation, soit 12 mois.

Dans le cadre d'un contrat de professionnalisation, votre rémunération varie entre 55 % et 100 % du Smic selon votre âge et votre niveau d'études

Frais de formation pris en charge

Dernier avantage, non négligeable : les frais de formations sont intégralement pris en charge par l'entreprise qui vous accueille, aidée si nécessaire de son OPCO.

Selon votre statut (demandeur d'emploi, bénéficiaires d'allocations), il existe diverses aides dont votre entreprise ou vous-même pouvez bénéficier.

Financement

Frais de formation

Prise en charge à 100% par l'entreprise et / ou son OPCO

Comment financer sa formation de Data Analyst en alternance ?

Financez votre alternance

Formez-vous l'esprit tranquille ! Lors de l'année d'alternance, les frais de formation sont pris en charge en intégralité par l'entreprise qui vous accueille, aidée par son opérateur de compétences (OPCO). Vous êtes même rémunéré un pourcentage du SMIC (de 53% à 100%), selon votre âge.

Comment financer sa formation de Data Analyst en alternance ?

Postuler à la formation

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Nos offres d'alternance en Data Analysis

Une fois admis dans notre programme, vous devrez trouver une entreprise prête à vous accueillir en contrat de professionnalisation. Nous ne proposons pas de contrat d’apprentissage pour le moment.

Cette étape est celle qui nécessite le plus d'investissement de votre part. Il est important d'y consacrer le temps nécessaire : pour démarcher des entreprises, postuler à des offres d'alternance et réussir les entretiens ! Nos équipes ne peuvent pas effectuer ces démarches à votre place.

Pentester

Le pentester est en charge de contrôler la sécurité des réseaux informatiques. Pour comprendre et résorber les failles systèmes, il réalise des "penetrations tests", ou tests d'intrusion. Notre formation en Cybersécurité vous permettra de maîtriser les compétences de Pentesting et de rejoindre une Red Team ou une Blue Team.

La Data Analysis enseignée par des experts

L'objectif de notre formation en analyse de données est de faciliter votre insertion professionnelle et de vous permettre de décrocher votre premier emploi de Data Analyst rapidement. C'est pourquoi les intervenants dans cette formation sont des professionnels aguerris, qui partagent leurs temps entre l'enseignement et des missions en freelance en entreprise.

David Raux

Data Analyst

David est un vulgarisateur né, et un bel exemple de reconversion ! Le spécialiste de notre programme Essentials, capable d'expliquer des concepts techniques poussés sans perdre la qualité de l'information.

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David Raux

Car David n'est pas issu d'une formation initiale en Data ! Il soutient d'abord 2 masters II en Ressources Humaines, avant de se former à la Data avec le cursus de mathématiques appliquées du CNAM. Il enseigne parallèlement la gestion, le management des ressources humaines puis commence à enseigner des compétences plus techniques (programmation, gestion de bases de données) dans différents organismes.

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Guillaume Manderscheid

Data Scientist / Data Engineer Freelance

Au delà d'être un fin vulgarisateur, Guillaume est marqué par sa passion de la Tech. Ayant d'abord travaillé pour d'importantes structures dans l'énergie (notamment chez ENGIE), il s'envole pour San Fransisco où il travaille en tant que Data Scientist / Data Engineer.

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Guillaume Manderscheid

A San Fransisco, il travaille non seulement sur de la modélisation, mais aussi sur du déploiement. C'est à ce moment qu'il opère un shift vers le Data Engineering en rejoignant Strateos en tant que Data Engineer. En revenant à Paris, il se redécouvre une passion pour l'enseignement et délivre les cours sur chacun de nos 3 programmes en Data.

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Inès Ben Amor

Data Scientist

Veamly

La patte vulgarisatrice connaît très bien Inès ! D'un parcours ingénieur, elle réussit parfaitement à illustrer des propos techniques simplement sans perdre la qualité de l'information.

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Inès Ben Amor

Après un parcours ingénieur réalisé à l'Ecole des Mines de Saint-Étienne, avec un double diplôme réalisé à l'EM Lyon, Inès entame sa carrière chez Veamly, entreprise pour laquelle elle travaille toujours. Elle y crée notamment plusieurs algorithmes d'état de l'art en Deep Learning permettant de classifier des messages, ou encore un moteur de recherche !

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