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.
Devenez Data Analyst en 12 mois
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.
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
Le programme de notre alternance en Data Analysis
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 par les équipes concernées.
Dans ce module, vous apprendrez à transformer vos analyses en dashboards clairs et percutants grâce à Looker Studio, l’outil de dataviz de Google. Les compétences que vous développerez sont transférables en partie à la plupart des outils de dataviz du marché, et vous permettront d’aborder Power BI ou Tableau avec une longueur d’avance.
Outils & Technologies
Compétences maîtrisées
- Maîtrise approfondie de Looker Studio, et de Look ML 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 double reconnaissance de vos compétences
À l'issue de votre formation en alternance, vous serez en mesure d'obtenir 2 types de certifications pour faire valoir vos compétences sur le marché du travail :
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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
Certification partielle (blocs 2, 3 et 6) de niveau Bac +4 développée par Jedha et enregistrée au RNCP Concepteur développeur en science des données.
Grâce à cette certification, notre formation est éligible au CPF et à la plupart des financements publics.
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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
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Nos prochaines sessions de formation
Suivez votre formation à distance ou dans l'un de nos 17 campus à Paris, Lyon, Lille, Marseille, Bordeaux, Toulouse, Nantes et dans bien d'autres villes de France et d'Europe.
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.
Voir plusApprenez 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.
Temps complet (3 mois)
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Modalités
- 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
Entreprise (9 mois)
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Modalités
- Apprentissage en entreprise
- Contrat de professionnalisation
- À temps complet sur 9 mois
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Localisation
À définir avec l'employeur
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Avantages
- Mise en pratique de vos compétences
- Rémunération de 55 à 100% du SMIC
- Possibilité d'embauche post-alternance
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.
Vos questions sur les débouchés de la formation
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
Senior Consultant Data
Jean-Philippe Peyronnet
Senior Consultant Digital
Jules Burguières
Consultant Data & Enseignant
Sabrine Bendimerad
AI Engineer
Vos questions sur la formation
Quel est le salaire d'un Data Analyst en alternance ?
Quelle école faire pour devenir Data Analyst ?
Est-il possible d'obtenir un emploi de Data Analyst après une alternance ?
Vos cours pour devenir Data Scientist sont-ils en français ?
Comment écrire une lettre de motivation pour une offre d'alternance en Data Analysis ?
Dois-je venir avec mon propre ordinateur ?
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