Depuis quelques années, les métiers de la donnée connaissent une transformation rapide, et le rôle de Data Analyst n’échappe pas à la règle. Ce métier, longtemps perçu comme un simple interprète des chiffres, devient de plus en plus complexe et polyvalent, en réponse à l’explosion des volumes de données et à la montée en puissance de l’intelligence artificielle. Aujourd’hui, pour être un bon Data Analyst, il ne suffit plus de savoir manipuler des tableaux et des graphiques : il faut aussi comprendre comment les données circulent, comment les traiter en amont, et surtout, comment intégrer des technologies comme l’IA pour en tirer un maximum de valeur.
À La Capsule, bootcamp lancé en 2016, la formation Data Analyst a pris le virage de cette évolution. En 10 semaines seulement, les étudiants acquièrent non seulement les compétences classiques du métier, mais aussi des bases solides en Data Engineering et en IA, deux axes stratégiques qui rendent leur profil plus attractif et plus autonome. Un programme conçu pour répondre aux besoins actuels des recruteurs, de plus en plus en quête de profils capables d’assumer des responsabilités plus larges que celles d’un simple analyste de données.
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Plan de l'article
Une formation accélérée pour combler un besoin urgent de compétences
Le concept de La Capsule repose sur une formation accélérée, permettant à des profils parfois non-techniques de se former en un temps record. « Nous avons conçu cette formation pour former des Data Analysts juniors, prêts à prendre en main un ensemble de missions de plus en plus diversifiées, et ce, dans un délai court », explique Marlène Antoinat, CEO de La Capsule. L’objectif de la formation est de préparer des professionnels capables de traiter et d’analyser des données à grande échelle, en tirant des enseignements pertinents pour les entreprises.
L’IA et le Data Engineering : des compétences à la croisée des chemins
Dans un secteur où l’IA transforme de plus en plus les processus métiers, La Capsule a intégré un module sur l’intelligence artificielle dans son programme. « Il est devenu incontournable pour un Data Analyst de comprendre les bases de l’IA et comment elles peuvent interagir avec les données », souligne Noël Paganelli, CTO de La Capsule. Cependant, le programme ne se limite pas à l’apprentissage de l’IA. La Capsule a fait le choix de renforcer son programme avec un volet Data Engineering. Un choix stratégique, car pour un Data Analyst, la maîtrise du pipeline de données est devenue essentielle pour assurer la fluidité du travail et l’automatisation des processus. Un atout dans un marché où les recruteurs recherchent des profils plus autonomes et capables de gérer les données de bout en bout.Plus de détails sur la formation ici.
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La certification Microsoft : un atout dans le parcours professionnel
Un autre point qui distingue La Capsule est la prise en charge de la certification Microsoft « Data Analyst Associate », reconnue sur le marché. Dans un environnement professionnel où les certifications sont devenues un critère clé pour les recruteurs, cette offre se veut un plus pour les diplômés. La formation prépare les étudiants à passer cette certification et couvre l’intégralité des frais. « Nous voulons que nos diplômés aient une validation de leurs compétences qui soit reconnue par les recruteurs », précise Marlène Antoinat.
Un bootcamp au cœur des besoins actuels des entreprises
Avec ses 9 campus en France et en Europe, La Capsule s’inscrit dans une tendance plus large de formations intensives qui cherchent à répondre à la demande toujours croissante de professionnels formés à la data. Les entreprises, notamment dans les secteurs de la tech et du marketing, sont en quête de profils capables de répondre à des enjeux stratégiques, en exploitant les données de manière intelligente et pertinente.
Pour Marlène Antoinat, la clé du succès de La Capsule réside dans sa capacité à adapter son programme aux besoins du marché tout en offrant une formation complète et cohérente. « Nous nous efforçons de former des profils capables de comprendre et d’exploiter les données dans une approche qui intègre à la fois la technique et les enjeux business.
