MBA Data Analyst (Bac+5)
À l’issue du MBA Data Analyst, tu seras capable de transformer des données brutes en décisions stratégiques. Ce programme te fait monter très vite en puissance sur toute la chaîne de valeur data : collecte (API, ETL), nettoyage, modélisation, data visualisation et pilotage BI. Concrètement, tu vas maîtriser les outils et méthodes qu’utilisent les équipes data pour créer de la valeur mesurable : Python, SQL, Power BI, Tableau, automatisations, indicateurs KPI, qualité et gouvernance des données (RGPD).
Ce MBA te prépare aux attentes réelles des entreprises : savoir bâtir un data pipeline robuste, produire des dashboards opérationnels pour le management, automatiser des reportings, et communiquer des analyses claires à des métiers non techniques. Tu apprendras à parler “business” autant que “tech”, à cadrer une demande, à sélectionner les bons jeux de données, à questionner leur fiabilité, et à recommander des actions data-driven alignées avec les objectifs de croissance et d’optimisation des coûts.
Ce que tu seras capable de faire après un MBA Data Analyst
À la fin du cursus, tu sauras concevoir et déployer des analyses utiles, actionnables et sécurisées. Parmi tes compétences phares :
- Concevoir des modèles d’analyse de données pertinents et documentés (segmentation, scoring, prévision simple) ;
- Construire des tableaux de bord décisionnels sous Power BI ou Tableau avec des KPI clairs ;
- Interroger des bases via SQL, créer des vues et optimiser des requêtes ;
- Automatiser des traitements en Python (pandas, API, manipulations CSV/JSON) ;
- Mettre en place des flux ETL et des règles de qualité de données ;
- Appliquer les principes de gouvernance des données et les exigences RGPD ;
- Raconter l’histoire derrière les chiffres (data storytelling) et formuler des recommandations business.
Programme de la formation – MBA Data Analyst
Le programme combine fondamentaux techniques, méthodes d’analyse, culture BI et bonnes pratiques data. L’objectif : être opérationnel rapidement, en alternance ou en mission, avec une posture professionnelle et des livrables de qualité.
- Fondamentaux data & business : écosystème BI, rôles data, cadrage d’un besoin, traduction métier → indicateurs.
- SQL avancé : jointures, CTE, fenêtres, vues, performances, gouvernance d’accès.
- Python pour l’analyse : pandas, nettoyage, agrégations, APIs, automatisations, principes de reproductibilité.
- Data visualisation & dashboards : Power BI, Tableau, DAX, bonnes pratiques d’UX data, storytelling, suivi de KPI.
- ETL & pipelines : extraction, transformation, chargement, planification, logs et supervision.
- Qualité & gouvernance : glossaire de référence, traçabilité, contrôle de cohérence, RGPD by design.
- Statistiques pour l’aide à la décision : distributions, corrélations, tests, bases de modélisation (régression simple).
- Culture cloud (notions) : data dans AWS/Azure/GCP et architectures de référence.
- Soft skills data : gestion de projet, cadrage, conduite du changement, restitution à des non-techniques.
- Projets réels : cas fil rouge, audit d’un reporting, refonte d’un dashboard, recommandation à un comité.
Que faire après un MBA Data Analyst ?
Le Data Analyst est au croisement du produit, du marketing, de la finance, des opérations et de l’IT. Il questionne, mesure, structure, puis met en scène les résultats pour éclairer la décision. Il est attendu sur la fiabilité des chiffres, la rigueur des méthodes et la capacité à recommander des actions concrètes. Avec ce MBA, tu es positionné pour intervenir rapidement sur des périmètres à impact : performance commerciale, acquisition, pricing, supply, expérience client, rentabilité, qualité de service.
Autres métiers data accessibles selon ton projet :
- Business Data Analyst (pilotage marketing/ventes, marge, churn, LTV) ;
- BI Analyst / Consultant BI (modélisation, cubes, DAX, gouvernance) ;
- Data Product Analyst (AB testing, funnel, expérimentation) ;
- Data Steward / Data Quality Analyst (référentiels, qualité, conformité RGPD) ;
- Junior Data Scientist orienté business (bases de machine learning et industrialisation simple).
Pourquoi suivre un MBA Data Analyst ?
Les organisations ont besoin de profils capables d’aller au-delà des “jolis graphiques” : contractualiser une définition de KPI, monitorer la qualité de données, industrialiser un reporting, lire un modèle financier, et faire avancer des équipes autour d’un même langage. Ce MBA Data Analyst te donne cette double culture : technique pour produire et fiabiliser, business pour prioriser et convaincre. Résultat : des livrables qui tiennent dans le temps, adoptés par les métiers, et un rôle clé dans la performance.
Compétences à mettre sur ton CV après un MBA Data Analyst
- Python (pandas, APIs) et SQL (vues, perfs, fenêtres) ;
- Power BI, Tableau, DAX, data visualisation, dashboards exécutifs ;
- Mise en place de flux ETL et automatisations ;
- Conception et suivi d’indicateurs KPI alignés business ;
- Qualité, gouvernance des données et RGPD ;
- Statistiques appliquées et début de modélisation ;
- Data storytelling et recommandations orientées décision.
Reconnaissance de la formation
- Validation académique : Niveau Bac+5 (300 crédits ECTS)
- Validation professionnelle : Titre RNCP de niveau 7
- Code RNCP : RNCP37830 – Expert financier et administratif (certificateur : AFTEC – Alliance Eduservices)
- Durée de la formation : 2 ans
- En cas de non-validation d’un ou plusieurs blocs de compétences, il est possible de repasser les blocs non validés.
PRÉ-REQUIS
- Être titulaire d’un Bac+3 (informatique, gestion, marketing, sciences, éco/gestion, ou équivalent) ou justifier d’une expérience significative en analyse.
MODALITÉS ET DÉLAIS D’ACCÈS
- Dossier de candidature (CV + projet professionnel orienté analyse de données).
- Entretien de motivation et mise en situation courte (lecture de KPI, cas d’usage).
Possibilité de suivre ce cursus :
- en alternance : contrat d’apprentissage / professionnalisation ;
- en initial (statut étudiant) avec projets et stages ;