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Choisir une formation Data Analyst est une décision importante.
Souvent, ce n’est pas juste une montée en compétences, mais un véritable changement de trajectoire professionnelle : reconversion, évolution de carrière, retour à l’emploi, ou spécialisation.
Le problème ?
Quand on tape formation data analyst sur Google, on tombe sur des dizaines d’offres, toutes plus “complètes” les unes que les autres. Bootcamp, formation en ligne, CPF, 3 semaines, 3 mois, 6 mois… difficile de s’y retrouver.
L’objectif de ce guide est simple :
t’aider à choisir la bonne formation Data Analyst, en fonction de critères concrets, de la réalité du marché, et de ton profil.
Ici, pas de promesse miracle. Juste des repères clairs pour faire un choix éclairé.
Le métier de Data Analyst a beaucoup évolué ces dernières années.
En 2026 :
Les entreprises attendent des profils opérationnels,
L’IA automatise certaines tâches, mais renforce l’importance de l’analyse et du raisonnement,
Savoir utiliser un outil ne suffit plus : il faut savoir comprendre un besoin métier et produire des recommandations.
Résultat : les recruteurs font rapidement la différence entre :
Une personne qui a “suivi une formation”
Et une personne capable de travailler comme un Data Analyst en entreprise
La formation que tu choisis joue donc un rôle central dans ton niveau réel à la sortie… et dans ta crédibilité sur le marché du travail.
Une bonne formation Data Analyst doit couvrir l’ensemble de la chaîne de valeur de la data.
À minima, tu dois apprendre :
Excel avancé (analyse, automatisation, reporting)
SQL pour interroger des bases de données
Python (notamment Pandas) pour manipuler et analyser les données
Power BI ou un outil de data visualisation
Les bases de statistiques
l’usage de l’IA appliquée à l’analyse de données
Chez DataSuits, la formation Data Analyst s’appuie sur un programme de 480 heures, conçu pour te rendre progressivement autonome, sans brûler les étapes.
Chaque compétence est travaillée parce qu’elle est utilisée en entreprise, pas parce qu’elle fait joli sur une page marketing.
Tu peux d’ailleurs demander le programme détaillé pour voir précisément ce qui est abordé, module par module.
C’est probablement le point le plus important.
Apprendre la data, ce n’est pas regarder des vidéos.
C’est manipuler des données, se tromper, corriger, comprendre, recommencer.
Une formation Data Analyst sérieuse doit inclure :
Des projets concrets,
Des cas proches de situations professionnelles,
Des livrables exploitables (dashboards, analyses, présentations).
Chez DataSuits, environ 80 % de la formation est consacrée à la pratique.
L’objectif est simple :
que tu sois capable de montrer ce que tu sais faire, pas seulement de dire que tu as suivi une formation.
Beaucoup de formations promettent beaucoup… mais laissent les apprenants seuls face aux difficultés.
Pose-toi ces questions :
Est-ce que je peux poser des questions facilement ?
Est-ce que mes projets sont corrigés ?
Est-ce que quelqu’un m’aide à comprendre mes erreurs ?
Chez DataSuits, l’accompagnement fait partie intégrante de la formation :
échanges réguliers avec les formateurs,
Suivi pédagogique,
Disponibilité réelle, pas symbolique.
Parce qu’une formation réussie, ce n’est pas juste du contenu : c’est des humains derrière, capables de t’aider à progresser.
Il n’existe pas un format “idéal” pour tout le monde.
Bootcamp intensif : parfait si tu peux te consacrer pleinement à ta formation pendant plusieurs semaines
Formation à temps partiel : idéale si tu travailles ou si tu veux avancer à ton rythme
Chez DataSuits, les deux formats existent, avec le même niveau d’exigence, la même durée totale (480h) et le même objectif : te rendre réellement opérationnel.
Si tu hésites, le plus simple reste souvent de Prendre rendez-vous pour en discuter selon ta situation personnelle.
Une certification ne fait pas tout, mais elle peut :
Rassurer un recruteur,
Faciliter certains financements,
Structurer ton parcours.
La formation Data Analyst de DataSuits a été construite en partenariat avec l’Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne. Elle donne lieu à un certificat universitaire, qui vient encadrer le parcours sans prendre le pas sur l’essentiel : la pratique et les projets réalisés pendant la formation.
Le prix est un critère important, et c’est normal.
Bonne nouvelle :
Une formation Data Analyst peut être financée via :
Le CPF (Mon compte formations),
France Travail,
Ou d’autres dispositifs selon ton profil.
Chez DataSuits, l’équipe t’accompagne aussi sur cette partie, pour t’aider à monter ton dossier de financement et éviter les erreurs.
Les prix varient énormément sur le marché :
Certains bootcamps dépassent les 7 000 jusqu'à 9 000 €,
Parfois pour des durées plus courtes et moins d’accompagnement.
Chez DataSuits, le choix du prix est assumé.
La formation Data Analyst est proposée actuellement à 2 990 €, pour un parcours long, structuré et fortement accompagné.
L’idée n’est pas de tirer les prix vers le bas, mais de proposer un tarif cohérent avec la réalité du contenu : 480 heures de formation, une pédagogie orientée pratique, un accompagnement réel et un cadre certifiant.
Un prix pensé pour rester accessible, sans rogner sur l’exigence ni sur la qualité.
Pour savoir si cette formation correspond à ton profil et à ton projet, il est possible de demander la brochure détaillée ou de se faire rappeler afin d’échanger simplement sur ton parcours et tes objectifs.
Choisir uniquement sur le prix
Croire qu’une formation très courte suffit à tout maîtriser
Négliger la pratique
Sous-estimer l’importance de l’accompagnement
Ne pas regarder les débouchés réels
Prendre le temps de comparer, poser des questions et demander des documents est souvent la meilleure décision.
Privilégie une formation :
Structurée,
Progressive,
Avec beaucoup de pratique et d’accompagnement.
Le format temps partiel est souvent plus adapté pour progresser sans pression excessive.
Les projets concrets et le portfolio seront essentiels pour te différencier sur le marché.
Si tu es arrivé jusqu’ici, c’est probablement que ton projet est sérieux.
Tu peux avancer à ton rythme, sans engagement :
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