Jeudi 10 octobre à 18h30
Découvrez les métiers de la data et comment vous y former

Depuis plus de trois ans, notre objectif est de permettre au plus grand nombre de se former aux métiers de la data, quelque soit votre profil. Cet évènement vous permettra de découvrir nos programmes de formation conçus pour vous permettre de vous reconvertir vers la data ou de monter en compétences !

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Comment devenir Data Analyst sans diplôme ou parcours universitaire ?

Est-il possible de devenir data analyst sans passer de diplôme ? Dans cet article, on vous explique que oui, c’est possible. Et on vous montre comment y arriver.

Antoine Grignola
Co-fondateur de DataBird
Mis à jour le
7/6/2024

Peut-on devenir data analyst sans diplôme ?

En France, on a tendance à suivre une fausse croyance. On a tendance à penser que les entreprises recrutent uniquement sur diplôme. Et que sans cela, il est impossible de décrocher un métier bien payé.

On peut vous l’affirmer, en 2023 il n’est pas nécessaire de brandir un diplôme pour obtenir un métier de Data analyst.

En 3 ans, DataBird a formé des centaines de personnes au métier de Data analyst, sans délivrer de diplôme (licence, master…).

Pourtant, nos alumnis trouvent rapidement un travail dans le domaine de la Data.

C’est simple, notre taux d’insertion professionnelle est de 93% dans les six mois qui suivent la fin de formation.

Comment est-ce possible ?

Qu’avons nous mis en place pour faire recruter nos alumnis ? 

Pourquoi les entreprises recrutent des personnes sans diplômes ?

Dans cet article, nous allons vous expliquer comment devenir Data analyst sans diplôme.

Comment devenir Data analyst ?

Le métier de Data analyst est très recherché sur le marché de l’emploi. En 2023, les compétences en Data analyse se hissent dans le top classement des plus demandées par les entreprises.

A l’ère du digital et du développement de l’intelligence artificielle, nous, consommateurs et entreprises, produisons une quantité de données incommensurables. 

Ces données sont un moteur de croissance pour les entreprises qui savent les exploiter. 

En embauchant un data analyst, elles s’assurent de tirer un avantage concurrentiel sur leur marché. En transformant leurs données en informations précieuses pour leur prise de décision.

Devenir Data analyst est une belle opportunité.

Les formations Data analyst

Trois choix sont possibles pour acquérir des compétences en Data analyse.

Les voici : 

Data analyst diplômeData analyst certificationData analyst formation qualifiante
- Licence, master
- BTS
- BEP, CAP
- Propriétaire : l'Etat
- Titre à finalité professionnelle
- Propriétaire : organisme de formation privé

- Formation Bootcamp


Les diplômes 

Ce sont une attestation qui valide l’acquisition de connaissances dans un domaine d’expertise. Ils sont élaborés et gérés par l’Etat. 

Ils sont davantage axés sur l’acquisition de savoirs que de savoir-faire, sauf exception (ex: métier de la santé).

C’est d’ailleurs pour cette raison qu’il n’y a pas de référentiels de compétences pour les diplômes sur le site de France compétences. 

Leur contenu est généraliste et n’est pas spécifique à un métier.

Les certifications professionnelles

Ou titres à finalité professionnelle, sont des formations qui visent à former des personnes à un métier. 

Les certifications sont créées par des organismes de formation privés, et contrôlées par l’Etat.

Avant d’être reconnues, elles doivent justifier d’une bonne insertion professionnelle de leurs candidats. 

Leur contenu est spécialisé et est spécifique à un métier.

Les formations qualifiantes

Les formation Data Analyst ne sont pas des diplômes ni des certifications professionnelles mais elles permettent de développer des compétences professionnelles.

Elles permettent d'acquérir des compétences clés de Data Analyse !

Le marché du travail dans le domaine de la Data

Les métiers de la Data sont perçus comme complexes et très techniques. Nécessitant un gros bagage scolaire.

Souvent, on lit sur internet qu’il faut un Bac+5 en Data science ou en informatique pour devenir Data analyst. Qu’il faut un excellent niveau en mathématiques et plus précisément en statistiques pour exercer ce métier.

Ces déclarations sont exagérées.

En réalité, c’est un métier accessible qui peut s’apprendre rapidement.

Oui, il faut certaines bases en mathématiques pour réaliser des analyses de données, mais cela n’est rien d’insurmontable. Un niveau BAC est largement suffisant.

Pour le reste, la maîtrise des outils de Data science comme Python, SQL, etc. peut s’apprendre rapidement par la pratique. Nul besoin de deux années pour y arriver.

Le diplôme ne permet pas forcément d’accéder à l’emploi

Un diplôme (licence, master) ne vise pas un métier, mais plutôt un domaine d’activité. Comme le Big Data, la Data Science… Souvent, ils ont un contenu généraliste, s’étendant sur plusieurs années.

Par exemple, de nombreuses licences en Big Data abordent différents cours (juridique, IA…) pas forcément utiles au métier de Data analyst. 

Aussi, ce sont des cursus plus axés sur la théorie que sur la pratique. Le but d’un diplôme n’est pas de rendre un apprenant directement opérationnel sur le marché de l’emploi. Mais de lui transmettre le maximum de savoirs dans son domaine.

Ce qui n’est pas forcément le but recherché par tous les apprenants.

D’ailleurs, les diplômes ne sont pas soumis au suivi des cohortes, à contrario des certifications professionnelles. 

L’Etat, qui en est le propriétaire, n’analyse pas les insertions professionnelles des candidats après l’obtention de leur diplôme.

Il n’a aucune idée de leur performance.

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Les entreprises recherchent des compétences avant tout

Nous te l’avons dit précédemment, les compétences en data analyse sont très recherchées. Il y a une pénurie de candidats qualifiés sur le marché du travail.

Ce qui a pour effet de tirer les salaires des Data analysts vers la hausse. Mais pas seulement.

Ce marché tendu de recrutement de Data analyst vient changer les mœurs des entreprises.

Face à une telle situation, elles doivent s’adapter. Elles n’ont pas le choix.

Pour rappel, un poste non pourvu en entreprise coûte de l’argent aux dirigeants. Par manque de ressources internes, ils loupent des opportunités business. Et dans les pires des scénarios, prennent du retard sur leurs concurrents.

Afin de ne pas être dans cette situation à risque, les entreprises préfèrent changer d’approche dans leurs recrutements.

Elles osent embaucher des personnes sans diplômes de Data analyst, mais qui sont compétentes dans le domaine.

La compétence l’emporte sur le prestige.

Le plus important pour elles ? Embaucher des candidats opérationnels. Peu importe s’ils possèdent un diplôme, une certification professionnelle ou rien de cela.

L’article “le règne des diplômes sur le marché de l’emploi est terminé” parle de ce nouveau paradigme qu’ont les entreprises à favoriser les compétences face aux diplômes.

Notre méthode pour devenir Data analyst sans diplôme

Chez DataBird, nous sommes bien placés pour le dire. Il est tout à fait possible de devenir Data analyst sans diplôme. 

Au quotidien, nous travaillons avec des entreprises partenaires qui recrutent nos alumnis.

Le fait que notre formation ne soit pas diplômante n’est pas un problème pour elles.

Les entreprises ont confiance en la qualité de nos formations, et aux compétences que nous enseignons. 

Elles embauchent nos alumnis parce qu’elles savent qu’ils seront directement opérationnels sur des postes de Data analysts.

Les résultats sont là, 93 % des nos apprenants trouvent un emploi dans les 6 mois à l’issue de leur formation.

Sans avoir de diplôme de Data analyst.

Vous voulez devenir Data analyst sans diplôme ? On vous explique comment faire.

Apprendre des compétences recherchées par les entreprises

Nous venons de le voir, sur le marché de l’emploi de la Data, les compétences l’emportent sur le diplôme. Ce sont elles qui vous permettront de décrocher le job de vos rêves.

Mais quelles sont les compétences recherchées par les entreprises ? 

D’après les offres d’emploi disponibles en ligne, et les besoins exprimés par nos entreprises partenaires qui recrutent, voici les compétences les plus demandées.

  • Interroger une base de données avec SQL afin de collecter les données qui permettent de résoudre une problématique business.
  • Utiliser une API, faire du web-scraping, nettoyer et traiter les données en utilisant le langage de programmation Python. 
  • Résoudre une problématique business grâce à la data analyse.
  • Modéliser des données en élaborant des tableaux de bord sur-mesure ou en utilisant des outils de Dataviz comme Looker Studio ou encore Tableau.
  • Gérer un projet data, de la planification à la restitution des analyses face à des professionnels expérimentés ou novices en Data science. 

Ce sont principalement ces compétences qui reviennent lors de nos discussions avec les recruteurs. Voilà pourquoi nous les transmettons dans notre bootcamp Data analyst à Paris.

Élaborer un portfolio professionnel

Un portfolio professionnel est un excellent outil pour booster votre insertion professionnelle. 

A l’inverse d’un CV, qui est synthétique et formel, un portfolio est davantage personnalisé et axé sur la conversion. 

Il permet de : 

  • Présenter des projets professionnels : le portfolio présente vos compétences, vos réalisations, vos projets et vos expériences de manière organisée et attrayante. Cela donne aux employeurs et aux clients potentiels un aperçu immédiat de ce que vous pouvez apporter à une organisation.
  • Renforcer sa crédibilité : plutôt que de simplement décrire vos compétences dans un CV, un portfolio permet de les démontrer par des exemples concrets. Vous pouvez inclure des échantillons de travaux, des projets terminés, des témoignages de clients, etc.
  • Augmenter sa visibilité en ligne : un portfolio peut être accessible à un large public. Il peut être indexé par les moteurs de recherche, ce qui signifie que des employeurs potentiels peuvent le trouver plus facilement.

Finalement, on s’aperçoit que le portfolio l’emporte haut la main sur le CV.

Chacun à un rôle à jouer.

Le CV est avant tout un outil de sélection pour les employeurs. Grâce à lui, ils peuvent filtrer les candidatures reçues. 

Le portfolio, lui, est un outil de séduction pour les candidats. Il les aide à convaincre les recruteurs grâce à des ressources attrayantes et percutantes.

Lors du Bootcamp Data analyst de DataBird, vous construirez le vôtre avec nos experts Data.

Ils vous diront exactement quoi intégrer dans votre portfolio pour plaire aux recruteurs du secteur.

Tout au long de la formation, vous pourrez intégrer les projets que vous aurez réalisés durant votre parcours d’apprentissage..

Nous vous aiderons à le peaufiner pour décrocher rapidement un emploi de Data analyst.

Développer votre réseau professionnel

Pour décrocher un travail, il y a différentes approches possibles.

La première, répondre aux offres en ligne  

Clairement, c’est une approche où vous n'êtes pas dans la meilleure posture. Comme tout le monde, vous êtes dans la file d’attente. Vous attendez sagement que l’entreprise vous invite à un échange pour potentiellement travailler pour elle.

C’est à vous de séduire l’entreprise, ce qui est difficile puisque votre candidature est noyée dans la masse, avec celle des candidats concurrents.

La deuxième, faire venir les opportunités à vous

C’est la meilleure approche pour trouver un travail. 

Comment faire venir les opportunités professionnelles à soi ?

  • Participez à des événements professionnels : rencontrer des gens physiquement à des conférences, salons, webinaires, ateliers… est le meilleur moyen de se faire connaître auprès des experts de votre domaine ou des entreprises recruteuses. En échangeant avec eux en face à face, vous pourrez créer des liens solides et devenir mémorable à leurs yeux.
  • Utilisez les réseaux sociaux : les plateformes comme LinkedIn et Twitter peuvent être des outils puissants pour établir des connexions professionnelles. En partageant vos réflexions, vos analyses ou votre travail sur votre champ de compétences, vous pourrez intéresser de nombreuses personnes. Et potentiellement, des recruteurs.
  • Lancez des projets avec d’autres professionnels : en étant proactif dans votre secteur, en lançant des projets techniques, mais pas forcément professionnels, vous pourrez développer votre réseau en collaborant avec des experts métiers. C’est une belle opportunité pour continuer à monter en compétence et développer son réseau par la même occasion.

Se spécialiser dans un secteur où vous avez de l’expérience

De nombreuses opportunités sont disponibles dans le secteur de la Data, c’est une réalité. Selon votre profil, il sera plus ou moins facile de décrocher un travail dans le secteur.

Pour mettre toutes les chances de votre côté, nous vous suggérons de capitaliser sur vos précédentes expériences professionnelles.

Par exemple, vous avez une expérience de commercial, vous avez déjà fait de la promotion et de la valorisation de produits ou de services auprès d’une clientèle. Pour vous reconvertir rapidement dans la Data, il serait intelligent de viser un poste de Data analyst marketing.

Comme vous connaissez déjà l’environnement commercial et de la vente, vous aurez des facilités dans ce secteur d’activité.

Face aux recruteurs, vous serez plus légitime pour ce poste que des candidats qui viennent du secteur de la logistique ou de la santé.

Venez nous parler de votre projet

Vous vous posez des questions sur votre projet d’évolution ou de reconversion professionnelle ?

C’est tout à fait normal, c’est une étape importante dans la vie.

Pour y voir plus clair, venez discuter avec nos experts Data.

Ils vous aideront dans le choix de votre formation et répondront à toutes vos questions.

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