Quel budget indicatif pour formation data scientist / data analyst ?
1 200 € à 7 500 € HT par groupe en intra-entreprise (budget indicatif, à confirmer au devis)
Ces bornes sont issues des fiches comparées, pas de devis reçus ni de transactions.
Comparatif 2026
Formation Data scientist / data analyst : comparatif des formations 2026
Mis à jour le · Rédigé par Activateur Formation
la maîtrise des données est devenue un impératif stratégique pour les organisations. Les professionnels de la donnée transforment les informations brutes en leviers de décision, identifiant des tendances, prédisant des comportements ou optimisant des processus métiers. Une formation ciblée sur la data science et l'analyse de données permet à vos équipes de développer ces compétences clés, de l'exploration à la modélisation, pour exploiter pleinement le potentiel de vos actifs informationnels et soutenir l'innovation. Cela débloque une capacité à générer une valeur ajoutée quantifiable directement à partir de vos jeux de données internes et externes.
En bref
- Budget indicatif : 1 200 € à 7 500 € HT par groupe en intra-entreprise (budget indicatif, à confirmer au devis).
- Durée indiquée dans les fiches comparées : 3 à 10 jours.
- Objectifs de la fiche de référence : Maîtriser les principes fondamentaux de la collecte et du traitement des données. ; Développer des compétences en programmation pour l'analyse statistique (Python, R)..
Tableau comparatif : formation data scientist / data analyst et programmes voisins
Fourchettes indicatives issues des fiches, hors taxes par groupe en intra-entreprise, à confirmer au devis. Il ne s’agit ni de prix de transactions ni de propositions reçues.
| Programme | Budget groupe | Durée | Certification | Modalités |
|---|---|---|---|---|
| Formation Data scientist / data analystsujet de référence | 1 800 € à 7 500 € HT par groupe en intra-entreprise (budget indicatif, à confirmer au devis) | 3 à 10 jours | Il existe plusieurs certifications reconnues comme les titres RNCP « Data Scientist » ou « Data Analyst », ainsi que des certifications d'éditeurs (Google, Microsoft, SAS). | Présentiel, Distanciel, Intra, Blended |
| Formation Data Catalog et Data Discovery | 1 400 € à 2 200 € HT par groupe en intra-entreprise (budget indicatif, à confirmer au devis) | 2 à 3 jours | Une attestation de fin de formation sera délivrée à l'issue de la session. Le financement de cette formation est éligible à différents dispositifs selon votre situation (OPCO, CPF). | présentiel, distanciel, intra, hybride |
| Formation Architecture Data Mesh et Data Fabric | 1 800 € à 2 400 € HT par groupe en intra-entreprise (budget indicatif, à confirmer au devis) | 2 à 3 jours | Cette formation peut être éligible au CPF selon les dispositifs en vigueur. Nous vous accompagnons dans les démarches de financement auprès des organismes compétents. | présentiel, distanciel, intra, hybride |
| Formation Administration de bases de données | 1 800 € à 3 500 € HT par groupe en intra-entreprise (budget indicatif, à confirmer au devis) | 3 à 5 jours | Des certifications éditeurs (Oracle, Microsoft SQL Server, PostgreSQL) peuvent être préparées. Cette formation est éligible à différents dispositifs de financement (CPF, FNE-Formation, OPCO) sous conditions. | présentiel, distanciel, intra, hybride |
| Formation Apache Kafka : Streaming de données | 1 800 € à 3 500 € HT par groupe en intra-entreprise (budget indicatif, à confirmer au devis) | 3 à 5 jours | Cette formation peut préparer à des certifications éditeurs spécifiques ou être éligible à des dispositifs de financement comme le CPF (Compte Personnel de Formation) selon l'organisme. Un certificat de réalisation est systématiquement délivré. | présentiel, distanciel, intra, hybride |
| Formation AWS S3 : Stockage et Analyse | 1 800 € à 2 800 € HT par groupe en intra-entreprise (budget indicatif, à confirmer au devis) | 3 à 4 jours | Cette formation prépare à certains aspects de la certification AWS Certified Solutions Architect – Associate. Elle est éligible aux dispositifs de financement de la formation professionnelle (OPCO, CPF sous certaines conditions). | présentiel, distanciel, intra, hybride |
| Formation Analyse prédictive avancée | 2 100 € à 3 900 € HT par groupe en intra-entreprise (budget indicatif, à confirmer au devis) | 3 à 5 jours | Cette formation peut préparer à certaines certifications reconnues dans le domaine de la Data Science. Elle est généralement éligible aux dispositifs de financement de la formation professionnelle continue (OPCO, CPF sous conditions). | présentiel, distanciel, intra, hybride |
| Formation Azure Data Factory : Pipelines | 1 200 € à 2 200 € HT par groupe en intra-entreprise (budget indicatif, à confirmer au devis) | 2 à 3 jours | Cette formation prépare indirectement à la certification Microsoft Azure Data Engineer Associate (DP-203), couvrant une partie de son référentiel. Elle peut être éligible à un financement via le CPF ou le plan de développement des compétences de l'entreprise, sous réserve de validation de l'organisme de formation. | présentiel, distanciel, intra, hybride |
Ce tableau compare des sujets, pas des marques : nous ne publions pas de palmarès nominatif, car le bon partenaire dépend de votre public, de votre calendrier et du niveau de mise en pratique attendu.
Cahier des charges : formation data scientist / data analyst
Périmètre indiqué dans la fiche de référence, à vérifier dans chaque proposition.
Public concerné
- Ingénieurs et chefs de projet souhaitant s'orienter vers l'analyse de données.
- Analystes fonctionnels et métiers ayant besoin d'exploiter des jeux de données complexes.
- Développeurs souhaitant se spécialiser dans les technologies Big Data et Machine Learning.
- Professionnels des statistiques ou des mathématiques appliquées en reconversion ou perfectionnement.
- Managers ou consultants en quête d'une meilleure compréhension des enjeux Data.
Prérequis à vérifier
- Maîtrise des concepts statistiques de base (moyenne, médiane, écart-type).
- Bonne connaissance d'un outil de bureautique (Excel).
- Un intérêt prononcé pour les chiffres et la résolution de problèmes analytiques.
Objectifs à couvrir dans les propositions
- Maîtriser les principes fondamentaux de la collecte et du traitement des données.
- Développer des compétences en programmation pour l'analyse statistique (Python, R).
- Appliquer les techniques de modélisation prédictive et d'apprentissage automatique.
- Réaliser des visualisations de données pertinentes pour la communication des résultats.
- Interpréter les résultats des analyses statistiques et des modèles prédictifs.
- Mettre en œuvre des projets Data Science de bout en bout, de l'exploration à la restitution.
Module 1 - Fondamentaux de l'analyse de données et programmation
- Introduction à l'écosystème Big Data et aux rôles du Data Analyst/Scientist.
- Bases de la programmation en Python : structures de données, fonctions, boucles.
- Manipulation de données avec les librairies Pandas et NumPy.
- Introduction au langage SQL pour l'interrogation des bases de données relationnelles.
- Statistiques descriptives et inférentielles : concepts clés et applications.
- Nettoyage et préparation des données : gestion des valeurs manquantes et des erreurs.
Module 2 - Modélisation prédictive et Machine Learning
- Introduction aux algorithmes de Machine Learning supervisés (régression, classification).
- Mise en œuvre d'algorithmes avec Scikit-learn.
- Techniques de Machine Learning non supervisés (clustering, réduction de dimension).
- Évaluation et optimisation des modèles : métriques de performance et cross-validation.
- Introduction au Deep Learning : réseaux de neurones et architectures de base.
- Gestion des problématiques de surapprentissage et de sous-apprentissage.
Module 3 - Visualisation, communication et déploiement
- Principes de la datavisualisation efficace avec Matplotlib, Seaborn, Plotly.
- Création de tableaux de bord interactifs avec des outils comme Tableau ou Power BI.
- Techniques de storytelling avec les données pour une communication impactante.
- Bonnes pratiques pour la présentation des résultats et la prise de décision.
- Introduction aux concepts de déploiement de modèles (MLOps).
- Aspects éthiques et réglementaires de l'utilisation des données (RGPD).
Points de comparaison propres à la fiche
- Analyse indépendante multi-organismes
- Aucune rémunération éditeur influençant le classement
- Short-list argumentée et personnalisée
Pour les critères communs aux partenaires formation, consultez notre méthode de sélection et la comparaison des services de recherche.
Questions fréquentes
Questions pour choisir formation data scientist / data analyst
Quel public est indiqué dans la fiche de référence ?
Ingénieurs et chefs de projet souhaitant s'orienter vers l'analyse de données. ; Analystes fonctionnels et métiers ayant besoin d'exploiter des jeux de données complexes. ; Développeurs souhaitant se spécialiser dans les technologies Big Data et Machine Learning. ; Professionnels des statistiques ou des mathématiques appliquées en reconversion ou perfectionnement. ; Managers ou consultants en quête d'une meilleure compréhension des enjeux Data.
Prérequis indiqués : Maîtrise des concepts statistiques de base (moyenne, médiane, écart-type). ; Bonne connaissance d'un outil de bureautique (Excel). ; Un intérêt prononcé pour les chiffres et la résolution de problèmes analytiques.
Quels objectifs faut-il retrouver dans les propositions ?
Maîtriser les principes fondamentaux de la collecte et du traitement des données. ; Développer des compétences en programmation pour l'analyse statistique (Python, R). ; Appliquer les techniques de modélisation prédictive et d'apprentissage automatique. ; Réaliser des visualisations de données pertinentes pour la communication des résultats. ; Interpréter les résultats des analyses statistiques et des modèles prédictifs. ; Mettre en œuvre des projets Data Science de bout en bout, de l'exploration à la restitution.
Vérifiez leur couverture dans le programme et le devis du partenaire retenu.
Aller plus loin
Consultez la fiche détaillée formation data scientist / data analyst (objectifs, programme, public), le comparatif des partenaires formation data / bi, le hub data / bi et le baromètre des prix de la formation professionnelle pour situer un devis avant de le signer.
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