La formation Data Analyst de DataBird est désormais certifiée RNCP

Les formations Data Analyst métier de DataBird sont désormais certifiées RNCP et permettent également de se préparer au passage de la certification Power BI PL-300.

Cette actualité vous est proposée par notre partenaire DataBird.

Une évolution en lien avec les nouvelles attentes des recruteurs

Aujourd’hui, le Data Analyst n’est plus perçu comme un simple profil technique. On attend de lui une vision stratégique de la donnée, appuyée sur des compétences techniques avancées et une réelle capacité à collaborer avec les équipes métier pour rendre les analyses compréhensibles, actionnables et utiles.

C’est donc dans ce contexte que DataBird a décidé de faire évoluer en profondeur la formation Data Analyst.

Concrètement, qu’est-ce que ça change ?

• un cadre officiel reconnu par l’État, lisible pour les recruteurs,
• un niveau de compétences clairement identifié,
• un positionnement du métier qui a été renforcé,
• un accès aux financements plus complet.

Le titre RNCP n’est pas la seule nouveauté !

DataBird a également mis à jour et renforcé son programme de formation avec les outils clés d’aujourd’hui :
Ces nouveautés s’inscrivent dans une même ambition : former des profils complets, capables d’avoir plus d’impact sur l’ensemble de la chaîne de valeur de la data.

Dès le début des projets – dbt
Se familiariser avec l’outil de référence pour la modélisation afin de structurer et transformer ses données en autonomie, tout en garantissant la fiabilité, la traçabilité et la scalabilité des architectures data.

Pendant l’analyse – IA appliquée au métier de Data Analyst
Utiliser l’IA pour analyser plus vite, limiter les erreurs et produire des livrables plus clairs et pertinents.

Pour la restitution et la prise de décision – Power BI
Consolider ses compétences en data visualisation, avec la possibilité de préparer et passer la certification PL-300, afin de valoriser son niveau et se différencier sur le marché.

En fin de projet – bases de la création d’API
Comprendre les fondamentaux permettant de déployer et partager les résultats d’un projet data, et d’augmenter l’impact des analyses en conditions réelles.

En complément – contenus bonus (Tableau & Looker Studio)
Découvrir d’autres outils pour mieux s’adapter à des environnements data variés et à des stacks hétérogènes.