Quelle formation suivre pour devenir Data Analyst ?

Avec l’explosion de la production de données et le développement de l’IA, les entreprises ont besoin de s’appuyer sur des experts capables d’extraire et d’analyser de grandes quantités de données. C’est justement le rôle du Data Analyst : transformer les volumes de données dont dispose une entreprise en éléments concrets, afin de piloter et de guider les prises de décision stratégiques grâce à la data.

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Alors, quelle formation choisir pour devenir Data Analyst ? Plusieurs options s’offrent à vous :

• L’université, via licences et masters en statistiques, mathématiques, économie, informatique ou data science.
• Les écoles spécialisées : 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 : proposent des spécialisations en big data ou en intelligence artificielle.
• Les écoles de commerce : proposent des masters en business analytics ou data management.
• Les bootcamps intensifs : programmes courts et pratiques pour se reconvertir rapidement.
• Les cursus en ligne : formations certifiantes sur des plateformes comme OpenClassrooms, Coursera ou DataCamp.

Il existe donc de nombreuses formations pour devenir Data Analyst, mais toutes ne se valent pas. 

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Pourquoi suivre une formation de Data Analyst ?

Quel est le rôle d’un Data Analyst ?

Le Data Analyst – également appelé analyste de données – tient une position de plus en plus stratégique dans les entreprises. Sa mission ? Transformer des données brutes en informations exploitables, destinées à éclairer la prise de décision.

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Concrètement, le Data Analyst collecte, structure, analyse et interprète des volumes importants de données 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.

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Un Data Analyst doit maîtriser plusieurs langages de programmation : Python pour l'analyse et la manipulation de données, R pour les statistiques avancées, et SQL pour l'interrogation des bases de données. Il utilise au quotidien des outils de visualisation de données : Power BI et Tableau, notamment. Un Data Analyst doit également 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.

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Les start-ups et scale-ups en forte croissance s'appuient 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.

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Les grands groupes 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.

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Certains 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 très diverses.

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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, mais il est important de noter 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. 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.

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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). 

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

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Quelle formation pour être analyste de données ?

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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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. Ils permettent une première approche du métier, mais leur qualité reste inégale. 

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Certaines plateformes 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.

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Une formation Data Analyst accessible en alternance

La formation IA & Data de Cybersup se fait 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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