1. Postuler à un poste de Data Analyst junior
L'option la plus naturelle après un bootcamp en analyse de données est de postuler à un poste de Data Analyst junior.
D’après l’enquête Cegos sur les enjeux et compétences des directions et équipes IT, 85% des DSI prévoient de former leurs équipes à l’analyse de la data d’ici 2027. En 2023, le Big Data affichait une croissance de 18 %, d'après une étude de Numeum. La demande d'analystes de données est forte et continue de croître. Les multiples secteurs qui s’appuient sur les compétences d’un Data Analyst (marketing, finance, santé, industrie, énergie, entre autres) ont vu naître un besoin croissant de ces profils.
Pour autant, les recruteurs sont souvent à la recherche de candidats capables de comprendre et d'exploiter des outils analytiques variés (Excel, SQL, Python) et de manipuler de grands volumes de données. De plus, la capacité à visualiser et à interpréter des données de manière compréhensible est fortement appréciée.
Conseils pour maximiser vos chances :
- Mettez en avant les projets réalisés pendant la formation (dashboards, analyses prédictives, rapports automatisés) dans votre CV et/ou portfolio.
- Montrez votre maîtrise des outils phares du métier (Excel, Python, SQL, Tableau).
- Ne vous limitez pas aux critères d’une offre si vous ne remplissez pas 100 % des compétences recherchées, mais démontrez votre volonté d'apprendre.
- Préparez-vous aux études de cas et aux tests techniques que vous pourriez rencontrer lors des entretiens.
2. Poursuivre avec une alternance
Une autre option pour continuer à développer vos compétences est de poursuivre votre formation avec une alternance à la Wild Code School. L'alternance vous permet de renforcer votre expertise technique tout en gagnant une expérience professionnelle concrète dans des entreprises où la data est au cœur des décisions stratégiques.
Cette approche « apprendre en travaillant » est une excellente manière de développer vos capacités d’analyse tout en étant rémunéré. Grâce à l’alternance, vous avez l’opportunité d’intervenir sur des projets data réels, d’utiliser des outils professionnels et de collaborer avec des équipes pluridisciplinaires.
De plus, l’alternance est souvent une passerelle vers une embauche dans l’entreprise d’accueil. En France, le taux d’insertion professionnelle après une alternance est en constante augmentation, atteignant environ 70 % selon une étude menée par France Compétences en 2023.
Et pour aller plus loin :
➡️ Tout comprendre au contrat de professionnalisation en alternance
3. Se lancer en freelance
Si vous avez l’esprit d’entrepreneur et que vous aimez travailler de manière autonome, devenir Data Analyst freelance peut être une option attrayante. Le statut de freelance vous permet de choisir les projets qui vous intéressent, de gérer votre emploi du temps et de travailler avec des entreprises de secteurs variés.
Depuis plusieurs années, nous observons l’essor de Data analysts sur les nombreuses plateformes de freelancing. Les missions sont nombreuses et le TJM (taux journalier moyen) peut atteindre les 600€/j pour un profil junior.
Néanmoins, être freelance requiert de solides compétences en gestion de projet et une capacité à bien s’organiser : trouver ses clients, gérer les contrats et les livrables, et faire évoluer son portefeuille de missions.
Conseils pour réussir en freelance :
- Créez un portfolio solide, avec des exemples de projets menés lors de votre formation ou pour des clients.
- Élargissez votre réseau, notamment via des plateformes comme LinkedIn, Malt ou en participant à des événements tech et data.
- Commencez avec des missions de taille réduite pour vous faire connaître, puis développez votre réseau et votre expertise au fil du temps.
Et pour aller plus loin :
Quelle que soit l'option que vous choisissez, la clé du succès est de continuer à apprendre et à vous adapter. La Wild Code School vous a donné une base solide, mais votre apprentissage ne s'arrête pas à la fin du bootcamp. Restez curieux, continuez à explorer de nouveaux outils, et n’hésitez pas à vous spécialiser dans des domaines en forte demande (data science, machine learning, data engineering).
