Ce guide présente un parcours concret pour devenir Data analyst en s’appuyant sur les outils Microsoft et des pratiques professionnelles. Il relie compétences, certifications et exercices pratiques pour bâtir une progression opérationnelle.
Le chemin décrit combine Excel, Power BI et SQL avec des ressources Microsoft Learn et partenaires reconnus. La suite propose un repérage clair des actions prioritaires et compétences à mobiliser.
A retenir :
- Parcours structuré axé sur compétences opérationnelles
- Certification TOSA Excel visée, préparation complète incluse
- Mix pratique entre Power BI et SQL pour rapports
- Financement possible via CPF jusqu’à 1500 euros
Parcours Microsoft Learn pour Data analyst : modules et compétences
Les points essentiels identifiés ci-dessus se retrouvent dans les modules proposés par Microsoft Learn et partenaires. Ce paragraphe décrit l’organisation des compétences et la logique d’apprentissage par blocs modulaires.
Module
Compétence ciblée
Ressource
Format indicatif
Excel avancé et TOSA
Manipulation des données et formules avancées
ISOGRAD / Microsoft Learn
Module e‑learning
Power BI fondamentaux
Modélisation et visualisation
Microsoft Learn
Ateliers pratiques
SQL pour analystes
Requêtes, jointures, agrégations
Microsoft Learn / DataCamp
Exercices guidés
Modélisation des données
Star schema et relations
Microsoft Learn
Cas pratique
Selon Microsoft Learn, ces modules combinent théorie et exercices concrets pour garantir l’appropriation des techniques. Selon ISOGRAD, l’évaluation TOSA valide le niveau opérationnel sur Excel et consolide la crédibilité professionnelle.
« J’ai progressé rapidement grâce aux exercices pratiques et aux corrections ciblées »
Claire D.
Organisation pédagogique et rythme d’apprentissage
Ce volet précise comment organiser son temps entre cours et pratique avec un rythme soutenable. Les apprenants alternent courtes séquences théoriques et évaluations pratiques pour consolider les acquis.
Selon Microsoft Learn, la répétition des exercices et l’application à des jeux de données réels accélèrent la maîtrise des outils. La suite aborde la préparation ciblée pour la certification TOSA.
Ressources complémentaires et adaptation professionnelle
Ce point montre comment enrichir la formation par des projets personnels et cas d’entreprise pour gagner en employabilité. L’approche par projet permet de créer un portfolio exploitable lors d’entretiens.
Selon DataCamp, la pratique régulière sur jeux de données réels favorise la mémorisation des patterns analytiques et la qualité des visualisations. L’enchaînement suivant explique comment maîtriser Excel pour analyses avancées.
Compétences Excel :
- Formules avancées et fonctions conditionnelles
- Tableaux croisés dynamiques et graphiques associés
- Importation et nettoyage de données externes
- Automatisation basique via macros et modèles
Maîtriser Excel et TOSA pour analyses avancées
Le passage par Excel est souvent le premier palier avant la modélisation plus complexe sous Power BI ou SQL. Ce chapitre explique les leviers à actionner pour atteindre un niveau expert et certifiable.
La maîtrise des tableaux croisés dynamiques et des fonctions analytiques permet de produire des synthèses exploitables par les métiers. Le paragraphe suivant détaille la préparation à la certification TOSA.
Processus de certification TOSA et financement
Ce passage détaille les étapes administratives, l’évaluation préalable et les conditions d’examen en présentiel pour la certification. Le test d’évaluation peut être passé à distance, tandis que la certification requiert une session surveillée.
Étape
Action
Modalité
Remarque
Évaluation initiale
Test TOSA diagnostic
En ligne, sans surveillance
Permet d’identifier les lacunes
Formation
Modules Excel avancés
Autoformation + ateliers
Prépare au niveau Expert
Certification
Test TOSA officiel
En condition d’examen
Attestation reconnue
Financement
Demande CPF
Plafond indiqué
Jusqu’à 1500 euros maximum
Cette organisation administrative et pédagogique facilite l’accès à la certification pour les professionnels en reconversion. L’expertise Excel préparée ici est directement transférable vers Power BI et SQL.
« J’ai obtenu le TOSA après deux mois de pratique ciblée et d’exercices corrigés »
Marc L.
Exemples concrets d’utilisation des tableaux croisés dynamiques
Ce point illustre des cas métiers simples : reporting commercial, analyse de churn et suivi de campagne marketing. Chaque cas montre comment transformer des données brutes en indicateurs exploitables.
Les graphiques croisés dynamiques permettent de rendre visible une structure cachée dans les volumes de données et de soutenir des décisions rapides. Le passage suivant ouvre sur l’exploitation de Power BI et SQL.
Power BI et SQL : modélisation et visualisation de données professionnelles
La maîtrise d’Excel facilite l’entrée dans Power BI et la compréhension des relations SQL entre tables. Ce chapitre aborde la modélisation, l’écriture de requêtes et la construction de rapports interactifs.
Les compétences en modélisation des données et en DAX s’acquièrent par l’exercice régulier et la résolution de cas réels. Le dernier volet présente des bonnes pratiques de visualisation et d’optimisation SQL.
Bonnes pratiques Power BI :
- Modèle de données clair et normalisé
- Utilisation raisonnée de mesures DAX
- Visualisations simples et centrées utilisateur
- Tests de performance sur jeux de données volumineux
Techniques de modélisation et création de rapports
Ce point explique comment structurer un modèle avec clés primaires et relations, pour des rapports cohérents et rapides à interroger. L’effort sur la qualité des relations réduit les erreurs d’agrégation.
Un tableau de bord Power BI bien conçu facilite la narration des données auprès des décideurs métier et améliore l’usage quotidien des rapports. La démonstration suivante illustre ces principes en vidéo.
« La visualisation a permis à mon équipe de comprendre rapidement les priorités opérationnelles »
Alain B.
OttoLearning démonstration :
SQL pour analystes : requêtes, jointures et optimisation
Ce segment situe l’usage du SQL pour agréger, filtrer et préparer des jeux de données destinés aux outils de visualisation. L’efficacité des requêtes conditionne souvent la réactivité des rapports.
La pratique des jointures, des index et des clauses d’agrégation améliore la pertinence des extraits exploités par Power BI. Pour aller plus loin, une ressource vidéo accompagne l’apprentissage SQL.
« La combinaison SQL et Power BI a transformé ma manière d’analyser les ventes mensuelles »
Sophie R.
Source : Microsoft Learn ; ISOGRAD ; TOSA.