Quelle formation suivre pour devenir Data Analyst ou Data Engineer ?

"Sans analyses du Big Data, les entreprises sont aveugles et sourdes, errant comme des cerfs sur une autoroute" - Geoffrey Moore.

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Cela fait bien quelques décennies que les grandes entreprises exploitent quotidiennement des bases de données (le langage SQL date par exemple de 1974). Cependant, l’explosion de la production de données et le développement de l’IA changent la donne : les entreprises ne peuvent plus rester compétitives sans s’appuyer sur des experts capables d’extraire et d’analyser de grandes quantités de données, issues de sources variées et non nécessairement structurées. Il y a environ une décennie, le terme Big Data s'est imposé pour désigner ce phénomène.

C’est justement là où les rôles du Data Analyst (analyste de données) et du Data Engineer (ingénieur en données ou ingénieur Big Data) prennent tout leur sens : transformer les volumes de données dont peut disposer une organisation en éléments concrets, afin de piloter et de guider les prises de décision stratégiques grâce à la data. En 2025, on compte au moins une dizaine de milliers d'offres d'emploi actives dans le secteur.

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Mais quelle formation choisir pour devenir Data Analyst ou Data Engineer ? En théorie plusieurs options s’offrent à vous :

• L’université, via licences et masters en statistiques, mathématiques, économie, informatique ou data science ;
• Les écoles spécialisées d'informatique : établissements dédiés au numérique et à la data, comme Cybersup, La Plateforme ou DataScientest, qui proposent des cursus professionnalisants axés sur la pratique et l’alternance :
• Les écoles d’ingénieur accréditées CTI : proposent parfois des spécialisations en big data ou en intelligence artificielle, le plus souvent accessibles uniquement pour les étudiants ayant intégré l'école sur concours.
• Les écoles de commerce : proposent des masters en business intelligence ou en data management ; elles intègrent parfois - quoique plus superficiellement - la découverte des outils d'analyse data dans leur tronc commun ;
• Les bootcamps data & IA intensifs : programmes courts et pratiques pour se reconvertir rapidement.
• Les cursus en ligne : formations certifiantes sur des plateformes comme OpenClassrooms, Coursera ou DataCamp.

Difficile de s'y retrouver : il existe donc de multiples formations pour devenir Data Analyst ou Data Engineer, mais toutes ne se valent pas, ou ne sont pas adaptées à votre situation.

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Data Analyst vs. Data Engineer : les différences

Quelles missions du Data Analyst et du Data engineer ?

Il est possible de simplifier (grandement...) le raisonnement en suivant la chronologie : le Data Engineer prépare les données, le Data Analyst les retravaille et les exploite. Mais soyons plus précis !

• Le Data Engineer ou Ingénieur Big Data conçoit, met en place et maintient les systèmes qui collectent, stockent et traitent les données d’une organisation. Il crée des pipelines pour ingérer des données en lot ou en temps réel, automatise les traitements, surveille les performances et garantit la qualité, la sécurité et la traçabilité des jeux de données. Il prépare et livre aux Data Analysts et Data Scientists des données propres, documentées et prêtes à l’usage, selon des engagements de service, pour permettre la production de rapports, le machine learning et des décisions basées sur les données.
• Par la suite, le Data Analyst doit collecter, structurer, nettoyer, analyser et interpréter des volumes importants de données brutes pour identifier des modèles, des tendances récurrentes ou encore des opportunités d’optimisation. Son expertise et ses analyses permettent aux dirigeants de prendre des décisions stratégiques en s’appuyant sur des éléments tangibles, à l'aide de data visualisations.

En pratique, seules les grandes organisations et les ESN spécialisées sont à même de distinguer ces rôles. Dans les plus petites structures, l'ensemble de ces missions sont confiées à une seule équipe voire à une seule personne. A l'usage, c'est le terme de Data Analyst qui s'impose pour désigner ce rôle, quand bien même il englobe des missions dévolues au Data Engineer...

Quelles formations pour être Data Analyst ou Data Engineer ?

Le Data Engineer détient le plus souvent un Bac+5 en informatique ou en écoles d’ingénieurs avec une spécialisation en systèmes distribués, bases de données ou architectures Big Data.

Ce parcours peut être complété par des formations techniques (ingénierie des données, cloud, Big Data), ou éventuellement des cours gratuits et des concours réputés comme ceux de Kaggle.

Le Data Analyst affiche généralement un parcours Bac+3 à Bac+5 en statistiques, mathématiques appliquées, économie, ou en école de commerce avec une spécialisation data, ou encore des formations courtes / bootcamps dédiés à l’analyse de données. Mais dans ce dernier cas, soyons francs : il sera plus délicat de se distinguer sur le marché du travail, sauf à disposer d'expériences préalables.

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Pourquoi suivre une formation de Data Analyst ?

Quel est le rôle d’un Data Analyst ?

Nous l'avons vu, le Data Analyst (ou analyste de données) occupe un rôle stratégique : il transforme des flux de données brutes en indicateurs et rapports actionnables pour les opérationnels et les décideurs.

Ses missions sont typiquement les suivantes :

• Collecte et intégration des sources de données (ETL) - éventuellement en substitut à un Data Engineer dans les organisations les moins équipées
• Vérification de la qualité et de l'intégrité des données
• Réalisation des nettoyages des sets de données
• Transformations des données (via SQL, Python/pandas, R)
• Conduite d'analyses statistiques et des tests (A/B testing, régressions)
• Production de visualisations et tableaux de bors (dashboards) exploitables, par exemple via Power BI, Tableau, Excel, Dataiku. Les data visualisations peuvent être parfois assez originales dans la forme, par exemple pour produire des infographies virales dans des communications sur les réseaux sociaux, mais ce n'est pas la norme en entreprise...
• Puis industrialisation et partage de ses travaux, en utilisant éventuellement des outils de pipeline et d’orchestration (Airflow), de versioning et de collaboration (Git), des conteneurs (Docker) et des services cloud (AWS/GCP/Azure).

Un Data Analyst compétent doit ainsi avant tout maîtriser plusieurs langages de programmation : a minima, Python pour l'analyse et la manipulation de données, R pour les statistiques avancées, et SQL pour l'interrogation des bases de données.

Il doit être particulièrement agile avec les outils de visualisation de données : Power BI et Tableau, notamment. Un Data Analyst doit enfin pouvoir s’appuyer sur des compétences transversales en statistiques et communication, ainsi qu’une solide compréhension des enjeux business.

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Qui recrute des Data Analysts ?

La demande pour des Data Analysts est particulièrement marquée dans certains types d’organisations.

• Les start-ups et scale-ups en forte croissance s'appuient presque naturellement sur l'analyse de données pour piloter leur développement et optimiser leurs ressources qui sont, par définition, limitées. Ces structures cherchent des profils capables d'apporter une vision data-driven dès les premières phases de croissance. Hélas, en 2025, la conjoncture est moins favorable sur ce segment d'employeurs, lequel subit notamment une baisse particulièrement marquée des levées de fonds.
• ‍Les grands groupes ou établissements de taille intermédiaire (ETI) souhaitent quant à eux pouvoir s’appuyer sur des équipes structurées pour gérer d'importants volumes de données, répartis entre de nombreux départements. Leurs besoins portent autant sur l'analyse stratégique de données que sur la coordination des flux de données à l'échelle de l'organisation. Nous l'avons vu plus haut, elles peuvent également mobiliser des Data Engineers en tant que tels pour manoeuvrer les données dans des SI complexes ou des entrepôts de données (datalakes).
• ‍Beaucoup cabinets de conseil et entreprises de services numériques (ESN) accompagnent leurs clients dans des projets de transformation data. Les Data Analysts sont alors au contact de problématiques particulièrement diverses. La même logique s'applique aux agences marketing, grandes consommatrices de data.
• Quant aux petites et moyennes entreprises (PME), elles ne sont le plus souvent pas équipées de Data Analysts en tant que tel. Cependant, elles peuvent mobiliser des stagiaires ou des alternants disposant de compétences plus actualisées en data pour renforcer une direction métier (par exemple dans les départements marketing ou qualité). 
• Selon l'INSEE, un tiers des entreprises réalisaient des analyses de données en interne et/ou via un prestataire en 2023. Mais gageons que cette statistique ne fera qu'augmenter dans les prochaines années.

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Quel est le salaire moyen d’un Data Analyst ?

D’après le Baromètre 2025 des salaires de l’IT publié par le cabinet Silkhom, le salaire moyen d’un Data Analyst est de 45 000 € bruts annuels. Il faut cependant préciser que les niveaux de rémunération varient en fonction de l’expérience et de la localisation.

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Un Data Analyst junior, qui a entre 0 à 2 ans d’expérience, peut espérer toucher un salaire de 40 000 € à 48 000 € bruts annuels à Paris ; comptez environ 10 à 15 pourcent de moins en province. Pour un Data Analyst senior (plus de 5 ans d’expérience), toujours dans cette même ville, la fourchette de salaire est de 55 à 70 000 € bruts annuels.

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Comment se reconvertir en Data Analyst ?

La reconversion au métier de Data Analyst est possible, mais nécessite généralement d’avoir déjà un diplôme de niveau Bac+2 ou Bac+3 dans une discipline offrant des bases en mathématiques, statistiques, informatique ou analyse de données. Avec un de ces bagages en poche, il est possible d’envisager une formation de niveau Bac+5.

Différents dispositifs de financement existent pour financer sa reconversion au métier de Data Analyst : 

• le CPF (pour financer des formations certifiantes),
• les dispositifs France Travail,
• le PTP (Projet de Transition Professionnelle),
• le financement par les OPCO (Opérateurs de Compétences) via l'alternance : apprentissage ou contrat de professionnalisation.

Autre option, choisir une formation de Data Analyst en alternance permet de faire financer le coût de la formation par l’entreprise d’accueil.

Quoi qu'il en soit, devenir Data Analyst est un projet exigeant, qui demande de maîtriser des techniques statistiques, des outils analytiques, des langages de programmation, des outils de visualisation, etc. Un Data Analyst doit également avoir une appétence pour la résolution de problèmes complexes via la manipulation de données, et l’envie de mettre à jour en continu ses compétences. Une formation de Data Analyst doit permettre de développer de solides compétences opérationnelles, mais aussi une capacité à traduire les données en éléments business.

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Focus sur les formations de Data Analyst

Les formations universitaires ou en écoles spécialisées (Bac+3 à Bac+5) pour devenir analyste de données

Les Licences et Bachelors (Bac+3) présentent les fondamentaux du métier de Data Analyst et peuvent donner accès à des postes de Data Analyst junior ou d'assistant Data Analyst. Ces diplômes de niveau Bac+3 constituent une première étape. Il est judicieux de compléter ce premier diplôme par deux années d’études supplémentaires afin d’atteindre le niveau Bac+5, un standard généralement demandé par les employeurs.

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Les Masters et MSc Data Analyst / Data Science (Bac+5) sont délivrés par les universités, les écoles d’ingénieurs ou encore les écoles spécialisées en cybersécurité, data, IA. Cybersup propose d’ailleurs un MSc Intelligence Artificielle et Data. Ces formations requièrent généralement au préalable un niveau Bac+3 en informatique, mathématiques ou statistiques. À l’issue de leur formation de Data Analyst, les étudiants maîtrisent les outils techniques indispensables à l’analyse de données, et sont surtout capables de les utiliser pour analyser des problématiques stratégiques concrètes.

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Les bootcamps et formations courtes intensives

Ces formations offrent une montée en compétences rapide sur le sujet de l’analyse de données, généralement en quelques semaines ou quelques mois. Cependant, ces formations très courtes sont plutôt considérées comme des introductions aux concepts élémentaires de l’analyse de données, et pas comme une finalité en soi. Elles manquent également de profondeur et de reconnaissance, et ne sont donc pas suffisantes pour réussir son insertion professionnelle.

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Les formations de Data Analyst accessibles en ligne

Les formations en ligne combinent apprentissage flexible sur plateforme et sessions en direct avec des formateurs. Elles proposent des cours théoriques, des exercices pratiques et des projets professionnalisants, accessibles 100 % à distance.

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Les MOOCs (Massive Open Online Courses) proposent quant à eux des formations en ligne sans professeur dédié. Les meilleurs sont créés directement par des écoles ou universités reconnues, et sont accessibles sur des plateformes comme Coursera. Ils permettent une première approche du métier, mais leur qualité reste inégale. Surtout, leur reconnaissance par les employeurs n'est pas garantie.

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Certaines plateformes (comme Kaggle que nous avons mentionné plus haut) donnent accès gratuitement à des heures de cours rédigés par des professionnels de la data. Il s’agit d’un bon moyen de découvrir les bases du métier de Data Analyst, avant de s'engager dans une formation plus complète.

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Que contient la formation pour devenir Data Analyst de Cybersup ?

Une formation IA & Data de niveau Bac+5

Cybersup propose un MSc Intelligence Artificielle & Data (RNCP niveau 7 européen / équivalent à un Bac+5) en deux ans qui s’appuie sur une approche à 360° et forme des experts capables d'analyser les stratégies data des entreprises en intégrant les enjeux d'IA et de gestion des données. Cette formation est accessible avec un Bac+3 en informatique, mathématiques ou statistiques.

• maîtrise technique approfondie (machine learning, big data, MLOps), 
• compréhension du cadre réglementaire (éthique, sécurité, conformité), 
• gestion de projet IT et développement des compétences comportementales.

Comme pour l'ensemble de ses cursus, la pédagogie est mixte : elle combine projets encadrés en équipe ou individuels, et cours théoriques.

Une formation Data Analyst accessible en alternance

La formation IA & Data de Cybersup se fait principalement en alternance au rythme d’une semaine à l’école et de 3 semaines en entreprise, sous la forme d’un contrat d'apprentissage ou de professionnalisation.

Consciente des difficultés de certains étudiants pour décrocher une alternance, l’école met en œuvre un accompagnement intensif et exigeant pour maximiser les chances des étudiants de décrocher un contrat. Il est également possible de suivre la formation IA & Data en initial ou sous le statut de stagiaire de la formation continue, en validant un stage alterné durant la formation.

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Une pédagogie mixte et exigeante

Par sa pédagogie mêlant cours et projets, Cybersup s’assure de la progression des étudiants et travaille sur leur employabilité à la sortie d’école. Les étudiants bénéficient d’un taux élevé d’encadrement et sont au contact quotidien d’intervenants expérimentés. Cette formation est certifiante et tournée vers la pratique. Elle permet d'acquérir des compétences immédiatement opérationnelles sur le marché du travail, adaptées aux réalités et aux besoins des entreprises.

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