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Formez-vous en présentiel dans notre campus parisien : une immersion intensive, pratique et professionnalisante pour vous lancer rapidement dans une carrière de Data Analyst.
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Nos alumni travaillent chez :
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Le Data Analyst identifie des tendances clés, détecte des opportunités et oriente les choix stratégiques en collaboration avec les équipes métiers, grâce à l'analyse de bases de données et à la création de visualisations interactives.
Quatre compétences évaluées en fin de parcours, avec un projet appliqué à votre propre contexte professionnel.
Vous interrogez des bases relationnelles, manipulez des datasets avec Pandas et NumPy, et créez des dashboards Power BI.
Vous connectez des sources externes via API, déployez des Cloud Functions et optimisez votre workflow avec ChatGPT et Gemini.
Vous maîtrisez la modélisation DAX et le data storytelling pour transformer des chiffres en décisions.
Vous menez une analyse complète en équipe sur des données réelles, jusqu'à la soutenance orale finale.
80 % pratique, 20 % théorie. Du SQL aux dashboards Power BI, en passant par Python et l'automatisation cloud, en présentiel à Paris.
Notre approche repose sur une vision pratique et adaptée à votre contexte professionnel. Nous ne nous contentons pas d'enseigner les bases de l'IA générative : nous vous accompagnons pour transformer ces connaissances en résultats concrets dans votre métier.
Des cas réels dès le premier jour. Pas de théorie sans mise en application concrète.
Data scientists, experts en IA, analystes, et bien d'autres. Ils enseignent ce qu'ils font chaque jour.
Un suivi personnalisé garanti. Vous êtes toujours aidé en fonction de votre avancée sur la formation, à votre rythme.
Quel que soit votre profil (indépendant, salarié, entreprise) ou votre besoin (développement de nouvelles compétences, reconversion), nous avons la formation qu’il vous faut.
ChatGPT, Claude, Dust… Les outils les plus performants et recherchés du marché.
Accompagnement carrière, rencontres exclusives et accès à notre groupe d’alumni : l’expérience continue même après la formation !
Plus de 4 000 professionnels formés depuis 2020.
Le même contenu, la même certification et le même accompagnement quelle que soit la session choisie.
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Si vous avez des questions sur nos formations ou sur DataBird, vous êtes au bon endroit !
Un Data Analyst est un professionnel de la donnée chargé d'exploiter les informations brutes d'une entreprise pour en tirer des insights exploitables. Son rôle principal : collecter, nettoyer, analyser et interpréter les données afin d'aider à la prise de décision stratégique.
Concrètement, il transforme des tableaux de chiffres parfois obscurs en indicateurs clairs et parlants, que ce soit pour optimiser une campagne marketing, suivre la performance d'un produit ou identifier des opportunités de croissance.
Le métier est transversal : il travaille en lien avec les équipes marketing, produit, finance ou tech, et devient rapidement un maillon clé dans l'organisation. Sa force réside dans sa capacité à rendre les données compréhensibles et actionnables pour tous, même pour les non-techniciens.
Ces trois métiers travaillent avec la donnée, mais ils ont chacun leur spécialité.
Le Data Analyst analyse les données existantes pour répondre à des questions business : « Quel canal marketing rapporte le plus ? », « Pourquoi les ventes ont baissé ce mois-ci ? ».
Le Data Scientist va plus loin : il utilise des algorithmes prédictifs et du machine learning pour anticiper les comportements futurs ou automatiser des tâches complexes.
Le Data Engineer, lui, construit l'infrastructure technique qui permet de collecter, stocker et structurer les données à grande échelle. Il s'occupe de la tuyauterie de la data.
En résumé : le Data Engineer prépare les données, le Data Scientist modélise, le Data Analyst interprète et raconte l'histoire. Ce sont trois métiers complémentaires, souvent amenés à collaborer sur les mêmes projets data.
Le cœur du métier d'un Data Analyst, c'est de transformer les données en leviers d'action concrets pour l'entreprise. Ses missions varient selon les secteurs, mais on retrouve toujours quelques grands piliers :
Bref, c'est lui qui permet à l'entreprise de ne plus piloter à l'aveugle mais grâce à la data. On appelle cela, être Data Driven.
Pour être un bon Data Analyst, il faut un mix de compétences techniques, analytiques et business :
Mais au-delà des outils, c'est surtout une rigueur analytique, un esprit critique et une vraie culture de la donnée qui font la différence !
Un Data Analyst s'appuie sur une boîte à outils bien fournie :
À noter : la maîtrise de ces outils dépend du niveau de maturité data de l'entreprise. Dans une startup, on touche à tout. Dans un grand groupe, on se spécialise souvent sur certains outils.
Pas obligatoirement, mais c'est fortement recommandé. Un Data Analyst peut débuter avec peu de code, surtout s'il utilise des outils no-code ou low-code comme Power BI ou Excel. Mais pour aller plus loin dans l'analyse, il faut vite mettre les mains dans :
Aujourd'hui, savoir coder permet d'être plus autonome, plus efficace et plus attractif sur le marché de l'emploi. Donc non, ce n'est pas un frein pour débuter. Mais oui, ça devient vite un levier de différenciation énorme.
Un Data Analyst est un professionnel de la donnée chargé d'exploiter les informations brutes d'une entreprise pour en tirer des insights exploitables. Son rôle principal : collecter, nettoyer, analyser et interpréter les données afin d'aider à la prise de décision stratégique.
Concrètement, il transforme des tableaux de chiffres parfois obscurs en indicateurs clairs et parlants, que ce soit pour optimiser une campagne marketing, suivre la performance d'un produit ou identifier des opportunités de croissance.
Le métier est transversal : il travaille en lien avec les équipes marketing, produit, finance ou tech, et devient rapidement un maillon clé dans l'organisation. Sa force réside dans sa capacité à rendre les données compréhensibles et actionnables pour tous, même pour les non-techniciens.
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.
Le cœur du métier d'un Data Analyst, c'est de transformer les données en leviers d'action concrets pour l'entreprise. Ses missions varient selon les secteurs, mais on retrouve toujours quelques grands piliers :
Bref, c'est lui qui permet à l'entreprise de ne plus piloter à l'aveugle mais grâce à la data. On appelle cela, être Data Driven.
Il faudra compter environ 360h de formation pour pouvoir obtenir le diplôme DataBird pour notre formation Data Analyst.
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.
Oui, absolument. Pour répondre aux exigences actuelles du marché, notre formation a évolué et est désormais certifiée RNCP.
Voici ce que cela change pour vous :
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. Pour toute question, vous pouvez contacter notre référent handicap Jules Vicard, joignable à l'adresse : jules@data-bird.co
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.
Pour en savoir plus sur nos formats, notre pédagogie et l'accompagnement proposé, rendez-vous sur notre page dédiée à notre pédagogie.
Les intervenants de nos formations sont des intervenants professionnels déjà en poste dans la Data Analyse. Nous mettons un point d'honneur à faire appel à des personnes avec une forte appétence pour la data et pour la transmission de celle-ci !
Pour vous permettre d'évaluer au mieux votre niveau tout au long et à l'issue du parcours, vous passerez plusieurs évaluations durant votre cursus :
Oui, il est tout à fait possible de devenir Data Analyst sans diplôme classique, à condition de se former sérieusement et de prouver ses compétences. De nombreuses personnes en reconversion réussissent à intégrer ce métier grâce à des formations courtes et professionnalisantes, comme celle proposée par DataBird.
Ce qui compte avant tout, c'est votre capacité à résoudre des problématiques business à partir des données, à manipuler les outils comme SQL, Power BI ou Python, et à présenter des résultats clairs et pertinents. Si vous avez construit un portfolio de projets et que vous savez défendre vos choix d'analyse, vous pouvez tout à fait convaincre un recruteur.
Oui, un Data Analyst peut tout à fait exercer en freelance. C'est même un modèle de plus en plus courant. En tant que freelance, vous pouvez accompagner des PME ou startups qui n'ont pas d'équipe data en interne, intervenir ponctuellement sur des projets d'audit ou de dashboards, travailler en mission longue pour des grands groupes, ou proposer des services d'automatisation d'analyses.
Le freelancing demande une bonne autonomie, un réseau solide et la capacité à gérer plusieurs projets clients.
En France, le salaire d'un Data Analyst varie selon l'expérience, la localisation et le type d'entreprise :
En freelance, le TJ (taux journalier) tourne généralement autour de 350€ à 600€ / jour selon le niveau et la complexité des missions.
Plusieurs chemins professionnels s'ouvrent à vous : Data Analyst (classique) en entreprise, agence ou cabinet de conseil ; Business Analyst, plus orienté stratégie ; Product Analyst, en lien avec les équipes produit ; Data Consultant, souvent en ESN ou en freelance ; ou une évolution vers des rôles plus techniques comme Data Scientist ou Machine Learning Engineer, ou de management comme Lead Analyst / Head of Data.
Aujourd'hui, tous les secteurs recherchent activement des Data Analysts : startups et scale-ups (Doctolib, Swile, Qonto...), grands groupes (LVMH, Orange, BNP Paribas...), cabinets de conseil ou ESN (Capgemini, Accenture, Talan...), e-commerce & retail (Decathlon, Cdiscount, Carrefour...), ainsi que les secteurs publics ou associatifs.
Le métier de Data Analyst peut être une vraie rampe de lancement vers plusieurs spécialisations : Data Scientist (modèles prédictifs, machine learning), Product Analyst, Business Intelligence Analyst ou Data Engineer (focus technique), Lead Data Analyst (rôle managérial), ou même Head of Data / Chief Data Officer pour piloter la vision data globale d'une entreprise.
En France, le salaire d'un Data Analyst varie selon l'expérience, la localisation et le type d'entreprise :
En freelance, le TJ (taux journalier) tourne généralement autour de 350€ à 600€ / jour selon le niveau et la complexité des missions.
Plusieurs chemins professionnels s'ouvrent à vous : Data Analyst (classique) en entreprise, agence ou cabinet de conseil ; Business Analyst, plus orienté stratégie ; Product Analyst, en lien avec les équipes produit ; Data Consultant, souvent en ESN ou en freelance ; ou une évolution vers des rôles plus techniques comme Data Scientist ou Machine Learning Engineer, ou de management comme Lead Analyst / Head of Data.
Aujourd'hui, tous les secteurs recherchent activement des Data Analysts : startups et scale-ups (Doctolib, Swile, Qonto...), grands groupes (LVMH, Orange, BNP Paribas...), cabinets de conseil ou ESN (Capgemini, Accenture, Talan...), e-commerce & retail (Decathlon, Cdiscount, Carrefour...), ainsi que les secteurs publics ou associatifs.
Le métier de Data Analyst peut être une vraie rampe de lancement vers plusieurs spécialisations : Data Scientist (modèles prédictifs, machine learning), Product Analyst, Business Intelligence Analyst ou Data Engineer (focus technique), Lead Data Analyst (rôle managérial), ou même Head of Data / Chief Data Officer pour piloter la vision data globale d'une entreprise.
