Formation Data Analyst
En 450h de formation, apprenez à analyser les données produites par une organisation, validez jusqu'à 5 certifications professionnelles et décrochez votre premier poste de Data Analyst.
Devenez Data Analyst en 450h
Choisissez une formation d’avenir ! En 2025, les entreprises recherchent des profils hybrides, entre Data et Business, capables de donner du sens à leurs données afin de prendre des décisions stratégiques.
À l’issue de votre formation Data Analysis Fullstack chez Jedha, vous pourrez :
- Collecter et stocker vos données dans les règles de l’art
- Analyser vos données à l’aide de SQL & Python
- Utiliser des outils de Data Visualisation et de Business Intelligence
Le programme de la formation Data Analyst
Contenu de la card compilé au chargement
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Spreadsheet Analytics
Avant d’utiliser des outils d’analyse de données avancés, il est essentiel de maîtriser les tableurs, encore largement utilisés en entreprise. Ce premier module fera de vous un expert de Google Sheets.
Vous apprendrez à utiliser les spreadsheets comme de véritables outils d’analyse : nettoyage, transformation et exploration des données, jusqu’à la création de dashboards. Et comme Google Sheets et Excel fonctionnent de manière similaire, toutes les compétences acquises seront directement transférables à Excel.
Outils & Technologies
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Compétences maîtrisées
- Nettoyage & préparation de données dans un tableur, avec les fonctions TRIM, CLEAN, SUBSTITUTE, SPLIT, CONCATENATE, LEFT, RIGHT.
- Maîtrise des fonctions avancées de spreadsheet engineering : VLOOKUP, QUERY, ARRAYFORMULA.
- Analyse de données dans un tableur, avec la maîtrise des tableaux croisés dynamiques, appelés “pivot table” en anglais.
- Data visualisation dans un tableur : création de graphiques et de dashboards avec Google Sheet.
Python avancé
Puissant et simple à prendre en main, Python s’est imposé comme le langage de programmation incontournable pour travailler dans la Data. Dans ce module, vous commencerez par revoir les bases en Python.
Mais surtout, vous apprendrez à coder en Python dans les règles de l’art, afin de produire un code robuste et aligné avec les pratiques des équipes Data et Engineering.
Outils & Technologies
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Compétences maîtrisées
- Bases de Python : maîtrise des conditions, boucles, fonctions.
- Organisation du code : création de fonctions réutilisables, structuration claire et modulaire d’un projet pour avoir un code lisible, maintenable et évolutif.
- Fonctions avancées : utilisation des décorateurs, du typage (typing en anglais) et de Pydantic.
- Introduction à la Programmation Orientée Objet : bases des classes, objets, attributs et méthodes pour modéliser proprement des données et comportements.
- Interaction avec des fichiers et APIs.
Exploratory Data Analysis
Dans ce module, vous apprendrez à utiliser Python pour analyser vos données comme un véritable Data Analyst. Après une remise à niveau en statistiques, vous verrez comment structurer, transformer et explorer vos datasets avec Python et différentes librairies afin d’en extraire des informations pertinentes.
Notre pédagogie repose sur la pratique : pas de démonstrations théoriques inutiles, mais de nombreux exercices pour développer une véritable expertise en analyse de données. Vous apprendrez ainsi à identifier tendances, variations et patterns cachés, et à produire des insights fiables et actionnables.
Outils & Technologies
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Compétences maîtrisées
- Manipulation et nettoyage des données : préparation de datasets, détection d’anomalies et validation des données.
- Analyse statistique appliquée : compréhension des distributions, réalisation de tests d’hypothèses et interprétation rigoureuse des résultats.
- Dataviz avancée : création de graphiques interactifs avec Plotly.
- Data storytelling : présentation d’insights actionnables par les équipes Métiers.
Machine Learning
Le Machine Learning n’est plus une compétence réservée aux Data Scientists : tous les professionnels de la data sont désormais amenés à faire de l’analyse prédictive. C’est pourquoi en tant que Data Analyst nous vous formons au machine learning.
Dans ce module, vous apprendrez à préparer vos données, à entraîner différents types de modèles et à interpréter leurs performances pour produire des prédictions fiables et utilisables par les équipes Métier.
Outils & Technologies
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Compétences maîtrisées
- Prise en main des principaux modèles de ML supervisé : régression linéaire & régularisation, Decision Trees, Random Forest, XGBoost.
- Optimisation de votre modèle : techniques pour éviter l'overfitting et fine tuning pour améliorer les performances de vos modèles.
- Évaluation de votre modèle : calcul de la performance de vos modèles et choix du plus performant.
- Clustering, avec KMeans pour segmenter les données.
SQL avancé
SQL est le langage universel pour dialoguer avec les bases de données et la compétence technique n°1 exigée d'un Data Analyst. Ce module vous permettra de développer des compétences avancées en SQL, pour exploiter vos données le plus simplement & efficacement possible.
Vous apprendrez également à centraliser et structurer efficacement vos données en utilisant des Data Warehouses, véritables fondations de toute stratégie de Business Intelligence.
Outils & Technologies
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Compétences maîtrisées
- Requêtage de données (DQL) : sélection, filtrage, agrégations, jointures.
- Manipulation de données (DML), avec les instructions INSERT, UPDATE, DELETE.
- Structuration de bases (DDL) : création de tables, schémas, contraintes.
- Gestion des accès (DCL) : permissions, rôles, contrôle d’accès.
- Requêtes SQL avancées : CTE, window functions, sous-requêtes, optimisation.
- Data modeling : modélisation et compréhension des architectures OLTP vs OLAP.
NoSQL & Data Lakes
Les besoins des entreprises ne se limitent plus aux bases de données relationnelles. Pour faire face à l'explosion des données non structurées, aux volumes massifs de données produites et aux exigences d'accessibilité en temps réel, les architectures NoSQL et les Data Lakes sont devenues indispensables.
Dans ce module, vous apprendrez à manipuler des données brutes sur Amazon S3 et à exploiter les deux bases NoSQL les plus utilisées, MongoDB et Redis. C'est une étape essentielle pour apprendre à créer et gérer une infrastructure Data moderne.
Outils & Technologies
Compétences maîtrisées
- SQL vs NoSQL : bonnes pratiques et cas d’usages.
- Gestion de Data Lakes avec Amazon S3, et lecture et écriture de jeux de données volumineux via des scripts Python et la librairie Boto3.
- Stockage de documents et requêtes avec MongoDB.
- Gestion de données en mémoire et caching avec Redis.
- Applications Métier Modernes : mise en place de solutions de log management, de système de recommandations, de temps réel & de microservices.
Analytics Engineering
L’Analytics Engineering est une compétence clé pour industrialiser un projet Data. Elle permet d'automatiser vos projets et de garantir leur fiabilité et leur performance.
Dans ce module, vous apprendrez à construire, tester et déployer vos propres workflows de données, à l’aide des outils professionnels (conteneurs, CI/CD) utilisés par les équipes de Data Engineering.
Outils & Technologies
Compétences maîtrisées
- Maîtrise des commandes Linux/Bash.
- Collaboration et CI/CD, avec Git et GitHub.
- Déploiement fiable des applications Data à l'aide de Docker et Docker Compose.
- Collecte de données via des APIs externes.
- Construction d’un pipeline ETL complet.
Data Products
Ce module vous permettra de transformer vos projets Data en produits tangibles, que vous pourrez mettre à disposition des utilisateurs finaux : clients, équipes Métier ou partenaires.
Concrètement, vous irez au-delà des rapports statiques pour concevoir des services analytiques dynamiques : APIs, dashboards web interactifs et applications complètes que vous apprendrez à déployer en production.
Outils & Technologies
Compétences maîtrisées
- Programmation asynchrone
- Création d’API professionnelles avec FastAPI
- Tableau de bord interactif avec Streamlit
- Déploiement sur HuggingFace
Business Intelligence
La visualisation de données est essentielle pour rendre les données compréhensibles par le plus grand nombre et faciliter la prise de décision par les équipes concernées.
Dans ce module, vous apprendrez à transformer vos analyses en dashboards clairs et percutants grâce à Looker Studio, l’outil de dataviz de Google. Les compétences que vous développerez sont transférables en partie à la plupart des outils de dataviz du marché, et vous permettront d’aborder Power BI ou Tableau avec une longueur d’avance.
Outils & Technologies
Compétences maîtrisées
- Maîtrise approfondie de Looker Studio, et de Look ML pour mettre en forme et explorer vos données.
- Dataviz : bonnes pratiques de data visualisation pour présenter la donnée de manière claire et impactante.
- Construction de dashboards.
Carrière & Projet final
Pour faciliter votre insertion, un professionnel en data analysis vous livrera sa vision du marché et vous prodiguera des conseils concrets pour décrocher votre 1er poste dans le domaine.
Puis vous mettrez en pratique l’ensemble de vos nouvelles compétences lors d’un projet final, que vous présenterez lors de votre DemoDay.
Outils & Technologies
Compétences maîtrisées
- Amélioration de votre CV : pour qu’il soit impactant et conforme aux standards des professionnels de la Data.
- Présence en ligne : perfectionnement de votre profil LinkedIn et initiation au "branding personnel" pour renforcer votre notoriété sur les plateformes professionnelles.
- Préparation pour les entretiens : méthodes et conseils pour vous distinguer et mettre en avant vos compétences spécialisées.
- Mise en pratique de vos connaissances lors du projet final : ingestion, transformation, Machine Learning, API, dashboarding.
Une double reconnaissance de vos compétences
À l'issue de votre formation de Data Analyst, vous serez en mesure d'obtenir 2 types de certifications pour faire valoir vos compétences sur le marché du travail
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Attestation de fin de formation
Cela atteste du bon déroulement de votre formation.
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Certification reconnue par l’État
Certification partielle (blocs 2, 3 et 6) de niveau Bac +4 développée par Jedha et enregistrée au RNCP : Concepteur développeur en science des données.
Grâce à cette certification, notre formation Data Analyst est éligible au CPF et à la plupart des financements publics.
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Rapport d’insertion Jedha 2025
Découvrez le parcours de nos alumni avant et après leur formation chez Jedha : profil des apprenants, insertion professionnelle, salaire médian et débouchés.
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- Excellence académique et technique
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Nos prochaines sessions de formation
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Choisissez l’excellence pour vous former en Data Analysis
Reconversion réussie de Contrôleur de gestion à Data Analyst @ Odysis
A suivi les formations Data Analysis Essentials & Fullstack
Les contenus sont parfaitement alignés avec les attentes du marché de l’emploi
Je me suis inscrit chez Jedha pour concrétiser mon projet de reconversion dans la Data Analyse. L’ensemble des contenus (cours, exercices pratiques, choix des outils et des technos) sont parfaitement alignés avec les attentes du marché de l’emploi. J’ai pu acquérir les compétences dont j’avais besoin pour décrocher un poste de Data Analyst après ma formation. Je suis fier d’avoir pu atteindre mon objectif, et reconnaissant envers l’équipe pédagogique de Jedha pour avoir accompagné ma réussite.
Voir plusReconversion réussie de Commercial à Data Analyst @ BNP Paribas
A suivi les formations Data Analysis Essentials, Fullstack & Lead
Une belle communauté pour s'entraider
C'est une excellente formation, délivré dans un excellent campus. La plateforme JULIE est très bien conçue et il y a vraiment une belle communauté pour l'entraide ! Je recommande 👌
Voir plusReconversion réussie de Chef d'équipe Maintenance à Data Analyst @ SIAé
A suivi les formations Data Analysis Essentials, Fullstack & Lead
Un véritable tremplin pour ma carrière
Je dois avouer que j'ai tout simplement adoré cette formation, c'était une expérience exceptionnelle du début à la fin.Les enseignants sont passionnés et experts dans leur domaine, toujours disponibles pour nous guider. Le programme, parfaitement équilibré entre théorie et pratique, permet de progresser rapidement, peu importe le niveau de départ. J'ai particulièrement apprécié la diversité des outils enseignés. Cette formation a été un véritable tremplin pour ma carrière en data, et je la recommande vivement à tous ceux qui cherchent à se reconvertir.
Voir plusFormez-vous à la Data Analysis à votre rythme
Notre formation en analyse de données vous permet de vous reconvertir en Data Analyst dans les meilleures conditions. Formation courte ou formation en ligne : choisissez le format qui convient le mieux à votre projet professionnel.
Temps complet (3 mois)
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Modalités
- 450h d'apprentissage en classe
- Lundi à vendredi, 9h30 - 18h
- À temps complet sur 3 mois
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Localisation
En ligne ou sur l'un de nos 17 campus
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Avantages
- Formation accélérée
- Esprit de promo
- Discipline de travail
Temps partiel (7 mois)
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Modalités
- 450h d'apprentissage hybride (travail en autonomie, cours, coaching)
- À votre rythme (2h par jour)
- À temps partiel sur 7 mois
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Localisation
En ligne
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Avantages
- Adapté à vos contraintes pros et persos
- Apprentissage en autonomie
- Accessible partout dans le monde
Les débouchés de notre formation Data Analyst
Trouvez votre premier poste de Data Analyst ou de Business Analyst facilement ! Grâce à sa spécialisation, notre formation en data analysis vous ouvre les portes de métiers de la Data en forte pénurie et qui recrutent à un rythme soutenu.
Financial Analyst
Business Analyst
Analytics Engineer
Data Analyst
Vos questions sur les débouchés de la formation
Qu'est-ce que l'analyse de données ?
Qu'est-ce qu'un Data Analyst ?
Data Analyst vs Data Scientist : quelle est la différence ?
Quelles sont les missions quotidiennes d'un Data Analyst ?
Quelles compétences sont essentielles pour un Data Analyst ?
Quels entreprises et secteurs recrutent des Data Analysts ?
Quel est le salaire moyen d'un Data Analyst débutant ? Et en milieu / fin de carrière ?
Est-il difficile de devenir Data Analyst ?
Est-il possible de devenir Data Analyst à 40 ans ?
Pourquoi se reconvertir vers le métier de Data Analyst ?
Comment se reconvertir en Data Analyst en 2025 ?
La Data Analysis enseignée par des professionnels
Les maîtres Jedha, ce sont eux ! Les auteurs et intervenants dans nos formations sont des Data Analyst professionnels avec une véritable expertise technique. Grâce à leur expérience acquise sur le terrain, ils pourront vous transmettre un savoir pratique, directement valorisable en entreprise.
David Raux
Senior Consultant Data
Jean-Philippe Peyronnet
Senior Consultant Digital
Jules Burguières
Consultant Data & Enseignant
Sabrine Bendimerad
AI Engineer
Vos questions sur la formation
Je n’ai aucune expérience en data, puis-je m’inscrire ?
Quelle formation pour devenir Data Analyst en 2025 ?
Quelle est la meilleure formation à distance en data analysis ?
Où suivre une formation gratuite pour devenir Data Analyst ?
Combien coûte votre formation pour devenir Data Analyst ?
Comment financer sa formation de Data Analyst avec son CPF ?
Quels sont les pré-requis pour rejoindre cette formation ?
Comment faire financer sa formation de Data Analyst par France Travail ?
En quelle langue sont délivrées vos formations ?
Peut-on faire un stage à l'issue de sa formation en analyse de données ?
Dois-je venir avec mon propre ordinateur ?
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