Devenez Analytics Engineer en 9 semaines

À la différence d’un Data Analyst, dont le rôle principal est axé sur l’analyse des données, l’Analytic Engineer se concentre davantage sur la modélisation des données. Plus précisément, cet expert est en charge de la transformation, des tests, du déploiement, ainsi que de la documentation des données qu’il manipule.

Dans son travail quotidien, les tâches d’un Analytics Engineer incluent :

• La création et l’optimisation des pipelines de données pour l’acquisition, la transformation et le chargement (ETL/ELT) ;
• Le développement et la gestion des modèles de données afin de simplifier leur exploitation analytique ;
• La surveillance ainsi que l'amélioration des performances des systèmes de traitement de données ;
• La mise en place de pratiques de gouvernance des données garantissant leur qualité et leur sécurité.

Le salaire d'un Analytics Engineer varie en fonction de plusieurs facteurs, comme l'expérience, la localisation, la taille de l'entreprise, et le niveau d'expertise. Voici une fourchette salariale basée sur les tendances récentes aux États-Unis et en Europe :

États-Unis :

• Junior (0-2 ans d'expérience) : $70,000 - $90,000 par an
• Intermédiaire (3-5 ans d'expérience) : $90,000 - $120,000 par an
• Senior (5+ ans d'expérience) : $120,000 - $150,000 ou plus par an

Europe (UE) :

• Junior : 45,000 € - 65,000 € par an
• Intermédiaire : 65,000 € - 85,000 € par an
• Senior : 85,000 € - 110,000 € par an

Ces fourchettes peuvent varier selon les secteurs (tech, finance, etc.) et la localisation spécifique (les grandes villes ayant des salaires plus élevés).

Les missions de l'Analytics Engineer sont nombreuses, mais ells peuvent êtres cléssées commececi :

• Modélisation des données : Développer des modèles de données efficaces pour répondre aux exigences analytiques et aux rapports d'entreprise.

• Transformation des données : Exploiter des outils comme dbt pour convertir des données brutes en formats analytiques exploitables.

• Automatisation des pipelines : Concevoir et gérer des pipelines de données automatisés pour assurer un accès rapide et fiable aux informations.

• Qualité des données : Garantir la conformité et la qualité des données par le biais de tests, de validations et d'un suivi régulier.

• Collaboration avec les équipes : Coopérer avec les analystes de données, les scientifiques des données et d'autres départements pour répondre aux besoins en matière de données.

• Optimisation des performances : Affiner les requêtes SQL et les systèmes de données pour maximiser l'utilisation des ressources.

• Documentation : Assurer une documentation précise des processus de transformation de données, des pipelines et des sources.

‍

Suite au dépôt de votre candidature via la page « Je postule », nous vous appelons pour évaluer votre motivation.

Nous vous conseillons de postuler au moins trois semaines avant le début de la formation afin de préparer au mieux votre entrée en formation. Malgré tout, en cas de demande urgente, nos équipes admissions feront au mieux pour vous permettre d’entrer en formation dans les plus brefs délais

Ensuite, nous programmons un deuxième entretien de 60 minutes sur votre parcours, votre personnalité, des tests business. Sous 48h, vous connaîtrez le résultat de votre admission.

La formation Analytics Engineer, co-construite avec DataGen, représente 90 heures sur 9 semaines, en temps partiel à distance. Comptez en moyenne 10h de travail par semaine, réparties entre e-learning en autonomie et masterclass avec un formateur, pour rester compatible avec une activité professionnelle.

L'évaluation des élèves se fait par une combinaison de contrôle continu et de cas pratique final :

• Contrôle Continu : À la fin de chaque module, des quiz de validation sont proposés pour vérifier votre compréhension et vos acquis.

• Projets Pratiques : Vous pratiquez le débogage et la mise en production de modèles dbt.

• Évaluation des Compétences : Vous êtes évalué sur l'implémentation et la documentation de tests pour garantir la fiabilité des modèles.

• Cas Final : Vous réalisez un modèle de données optimisé et documenté et travaillez sur l'automatisation et l'optimisation de votre flux de modèles. Ce travail doit être validé en peer review.

Pour suivre cette formation, il est important de faire preuve de motivation, d’une réelle envie d’apprendre, et d’une certaine appétence analytique. D’un point de vue académique, notre seul
pré-requis est d’être titulaire d’un diplôme de niveau 5 ou Bac + 2 ou d’avoir 2 ans d’expérience
professionnelle et maitriser la logique d’un tableur Excel. A noter qu'il faut Iégalement du matériel informatique, qui n’est pas fourni dans les frais de la formation, et qui reste à votre charge. La formation est conçue pour
s’adapter à des profils variés, même sans expérience en data ou en programmation.

Nous offrons un accompagnement complet pour faciliter votre transition vers le marché du travail :

• Une journée dédiée à la découverte du marché de l'emploi et à la préparation aux entretiens.
• Un soutien personnalisé du pôle carrière, incluant des coachings CV, LinkedIn, et des entretiens de fit.
• Des offres d'emplois exclusives proposées par nos entreprises partenaires.
• Des job fairs pour rencontrer directement les recruteurs des entreprises partenaires.
• Des opportunités de recrutement via notre réseau professionnel et nos alumni.

Nos formations sont conçues pour développer des compétences essentielles, adaptées aux besoins du marché :

• Modelage de l'environnement data et tech en entreprise.
• Acquisition, requête et stockage de données.
• Transformation de données en informations pertinentes.
• Reporting des analyses aux parties prenantes.
• Gestion de projets tech de l'idéation à l'exécution.

Après la formation, vous pouvez viser des postes d'Analytics Engineer ou de Data Analyst full-stack, ou évoluer vers le Data Engineering. La formation s'appuie sur les outils les plus demandés de la Modern Data Stack (dbt, BigQuery, Airflow).

Vous serez évalué à travers plusieurs méthodes tout au long de votre cursus :

• Questionnaires de connaissances.
• Études de cas.
• Questions techniques.
• Projets Tech.

En 2026, cette formation obtient une note de recommandation moyenne de 8,7/10 auprès de ses apprenants.

Depuis 2020, DataBird conçoit toutes ses formations à partir du terrain et des besoins du marché. Nous échangeons avec des entreprises de toutes tailles et avec un réseau d’experts data & IA pour identifier les compétences réellement attendues, puis construire des parcours orientés pratique, cas d’usage business et employabilité. Cette approche s’applique à l’ensemble de nos formations et nos contenus sont mis à jour en continu pour rester alignés avec les évolutions du secteur.

Pour en savoir plus sur nos formats, notre pédagogie et l’accompagnement proposé, rendez-vous sur notre page dédiée à notre pédagogie.

‍

Chez DataBird, nous mettons tout en œuvre pour garantir l'accessibilité de nos formations et leur bon déroulement pour les personnes en situation de handicap.

Afin de faciliter votre parcours, des aménagements peuvent être proposés en fonction de vos besoins, par exemple :

- Suivre la formation entièrement à distance, lorsque cela est préférable.

- Bénéficier d'un accompagnement renforcé par nos professeurs assistants en cas de besoin particulier.

- Obtenir un temps supplémentaire pour les évaluations, si nécessaire.

Notre plateforme d'apprentissage 360Learning est également conçue pour être accessible à tous les publics. Elle intègre notamment :

- des options d'aide à la lecture pour les personnes présentant des troubles dys,

- des sous-titres générés automatiquement pour les personnes sourdes ou malentendantes,

- une interface pensée pour limiter la fatigue visuelle (ex. texte non justifié, pas d'usage systématique de majuscules, palette de couleurs réduite).

À noter : la mise en place de certains aménagements peut nécessiter un temps de préparation supplémentaire et, dans certains cas, allonger la durée du parcours.

Nous vous recommandons de nous informer le plus tôt possible, dès votre candidature, afin que nous puissions anticiper et mettre en place les mesures adaptées à votre accompagnement individuel. Pour toute question, vous pouvez contacter notre référent handicap Jules Vicard, joignable à l'adresse : jules@data-bird.co

• Une pédagogie axée sur la pratique et l'apprentissage par l'exemple.
• Des formations orientées business pour une employabilité maximale.
• Un équilibre entre autonomie et soutien personnalisé.
• Une reconnaissance par le monde professionnel grâce à nos partenariats et alumni bien placés.

Cette formation est proposée à distance et se suit intégralement sur la plateforme 360Learning. Vous y retrouverez tous les contenus de la formation : modules en ligne, exercices, ressources, évaluations et espace d’échange avec l’équipe pédagogique.

La plateforme 360Learning intègre également des fonctionnalités facilitant l’accessibilité aux personnes en situation de handicap (PSH), telles que le sous-titrage automatique, des aides à la lecture et une interface pensée pour limiter la fatigue visuelle.

À l'issue de la formation, vous pouvez viser le poste d'Analytics Engineer, un rôle en forte demande centré sur la Modern Data Stack et l'industrialisation des pipelines (dbt, BigQuery, Airflow). C'est aussi une évolution naturelle pour un Data Analyst qui veut monter en compétences techniques, ou une porte d'entrée vers des postes de Data Engineer ou de Senior Data Analyst full-stack.

Chez DataBird, plusieurs formations peuvent être financées via le CPF, ainsi qu’à travers différents dispositifs selon votre situation professionnelle. Pour explorer toutes les possibilités de prise en charge, vous pouvez consulter notre page dédiée au financement : https://www.data-bird.co/financement. Notre équipe reste également disponible pour vous orienter : écrivez-nous à admission@data-bird.co ou prenez rendez-vous directement sur notre site.

DataBird est référencé sur Kairos, la plateforme officielle de gestion des formations pour France Travail, et nos parcours sont inscrits dans leur catalogue qualité.

Le financement dépend exclusivement de l’évaluation réalisée par votre conseiller, en fonction de votre situation, de votre projet professionnel et de l’adéquation avec la formation visée.

Vous pouvez déposer une demande d’Aide Individuelle à la Formation (AIF) ou de financement dans le cadre d’un CSP/CTP, selon votre statut. Les délais réglementaires exigent un dépôt de dossier de minimum 3 semaines avant le début de la formation.

Vous pouvez consulter l’ensemble des options disponibles sur notre page dédiée au financement : https://www.data-bird.co/financement. Vous pouvez également contacter directement un conseiller par mail à admission@data-bird.co ou en prenant rendez-vous sur le site.

Plusieurs dispositifs peuvent être mobilisés selon votre situation personnelle ou professionnelle. Certaines de nos formations sont éligibles au CPF et peuvent également être prises en charge par un OPCO dans le cadre d’un financement entreprise.

Selon votre statut, un financement peut aussi être demandé auprès de France Travail (AIF ou CSP) ou via Transitions Pro dans le cadre d’un Projet de Transition Professionnelle (PTP).

Il est également possible de financer la formation sur fonds propres, avec des modalités de paiement permettant d’étaler le coût si nécessaire.

Vous pouvez retrouver le détail complet des dispositifs mobilisables sur notre page dédiée : https://www.data-bird.co/financement.

Vous pouvez également contacter directement un conseiller par mail à admission@data-bird.co ou en prenant rendez-vous sur le site.

Oui, vous avez la possibilité de payer votre formation en plusieurs fois grâce à notre partenaire de paiement échelonné Alma. Cette option est cumulable avec les autres dispositifs de financement (CPF, OPCO, France Travail) selon votre situation. N'hésitez pas à échanger avec un conseiller pour définir la meilleure combinaison de financement pour votre projet.