La reconversion en data science en 2024 est accessible via les formations certifiantes éligibles au CPF. Ces parcours permettent d’acquérir les compétences recherchées par les entreprises et de financer votre projet professionnel.

Comment se reconvertir dans la data science grâce aux formations certifiantes CPF en 2024

La data science est aujourd’hui l’un des secteurs les plus porteurs du marché du travail français. Pénurie de talents, salaires attractifs, missions variées : les raisons de se reconvertir dans ce domaine sont nombreuses. Mais comment passer concrètement d’un métier traditionnel à celui de data scientist ou data analyst, sans forcément disposer d’un bagage technique solide ? La réponse passe souvent par les formations certifiantes éligibles au CPF. Voici un guide complet pour comprendre les enjeux, les parcours disponibles et les démarches à suivre en 2025.

Pourquoi est-il pertinent de se reconvertir dans la data science en 2025 ?

Un marché en tension persistante

La demande de professionnels de la donnée ne faiblit pas. Selon une étude du cabinet Wavestone publiée début 2025, la France compte encore un déficit estimé à plus de 35 000 postes non pourvus dans les métiers de la data et de l’intelligence artificielle. Les entreprises, qu’elles soient dans la finance, la santé, le retail ou l’industrie, cherchent activement des profils capables d’exploiter leurs données.

Ce déséquilibre entre l’offre et la demande se traduit par des salaires particulièrement attractifs. À titre d’exemple :

• Data analyst junior : entre 35 000 et 45 000 € brut annuel
• Data scientist confirmé : entre 55 000 et 75 000 € brut annuel
• Data engineer senior : jusqu’à 90 000 € brut annuel dans les grandes métropoles

Ces chiffres font de la data science l’une des reconversions les plus rentables financièrement, même en partant d’un secteur sans lien apparent avec l’informatique.

Des profils variés recherchés

Contrairement à une idée reçue, la data science ne recrute pas uniquement des ingénieurs ou des mathématiciens. Les entreprises recherchent aussi des profils hybrides capables de comprendre les enjeux métiers : anciens commerciaux, responsables marketing, professionnels RH, comptables ou encore professionnels de santé. Votre expérience passée peut devenir un véritable atout si vous y ajoutez des compétences techniques ciblées.

Qu’est-ce qu’une formation certifiante en data science éligible au CPF ?

Le CPF : un droit universel à la formation

Le Compte Personnel de Formation (CPF) permet à chaque actif français d’accumuler des droits à la formation tout au long de sa carrière professionnelle. En 2025, le montant annuel crédité est de 500 € par an pour la plupart des salariés (800 € pour les travailleurs peu qualifiés), dans la limite d’un plafond de 5 000 € (ou 8 000 € pour les non-qualifiés).

Depuis la réforme de 2023, une participation financière de l’utilisateur est requise pour les formations CPF, sauf dans certains cas d’exonération (demandeurs d’emploi, transition professionnelle via le CPF de transition). Cette participation est fixée à 100 € minimum pour les salariés, sauf si l’employeur ou un OPCO prend en charge le reste.

Pour en savoir plus sur le fonctionnement du CPF et vérifier votre solde disponible, consultez notre guide : Comment vérifier le solde de son compte CPF et l’utiliser sans avance de frais.

Les certifications RNCP en data science

Pour qu’une formation soit éligible au CPF, elle doit mener à une certification reconnue par l’État. En data science, les certifications les plus pertinentes sont inscrites au Répertoire National des Certifications Professionnelles (RNCP). Parmi les titres les plus recherchés :

• RNCP 38 616 – Data Analyst (niveau 6, équivalent Bac+3/4)
• RNCP 36 129 – Expert en intelligence artificielle (niveau 7, équivalent Bac+5)
• RNCP 35 288 – Concepteur développeur de solutions data (niveau 6)
• RNCP 38 777 – Data Engineer (niveau 7)

Ces certifications sont délivrées par des organismes accrédités, souvent des écoles spécialisées ou des centres de formation professionnelle. Elles attestent de compétences réelles et sont reconnues par les employeurs, ce qui les distingue des simples certificats de complétion de MOOC.

Quels sont les différents parcours de formation en data science disponibles via le CPF ?

Les bootcamps intensifs : rapidité et efficacité

Les bootcamps sont des formations courtes et intensives, généralement comprises entre 3 et 6 mois. Ils sont particulièrement adaptés aux personnes souhaitant opérer une reconversion rapide.

Exemple concret n°1 : Marie, ancienne responsable marketing de 34 ans, a suivi un bootcamp data analyst de 4 mois chez un organisme certifié Qualiopi. Financé à hauteur de 3 500 € via son CPF et complété par une prise en charge de son employeur, elle a obtenu une certification RNCP de niveau 6. Six semaines après la fin de sa formation, elle a décroché un poste de data analyst junior dans une agence digitale parisienne, avec une revalorisation salariale de 28 %.

Les bootcamps proposent généralement :

• Un apprentissage des langages Python et SQL
• Des projets pratiques sur des jeux de données réels
• Un accompagnement à la recherche d’emploi
• Une certification RNCP ou une certification professionnelle reconnue

Les formations longues diplômantes : pour viser haut

Pour ceux qui souhaitent accéder à des postes de data scientist senior ou de machine learning engineer, des formations de 12 à 24 mois sont disponibles. Ces parcours, souvent en alternance ou en formation continue, permettent d’obtenir des titres RNCP de niveau 7.

Exemple concret n°2 : Thomas, technicien en génie industriel de 41 ans, a opté pour une formation de 18 mois en data science via le dispositif CPF de transition professionnelle (anciennement CIF). Prise en charge intégralement par la CPIR (Commission Paritaire Interprofessionnelle Régionale), cette formation lui a permis d’obtenir un titre RNCP niveau 7 « Expert en science des données ». Il travaille aujourd’hui comme data scientist dans le secteur de la maintenance prédictive industrielle, avec un salaire supérieur de 40 % à son ancien poste.

Les MOOC certifiants et formations hybrides

Entre le bootcamp intensif et la formation longue, il existe des solutions intermédiaires : les formations hybrides combinant e-learning et sessions en présentiel. Ces parcours, d’une durée de 6 à 12 mois, permettent de maintenir une activité professionnelle tout en se formant.

Certaines plateformes comme OpenClassrooms ou DataScientest proposent des formations éligibles CPF avec des certifications RNCP reconnues. Ces formats conviennent particulièrement aux personnes ne pouvant pas se permettre une interruption totale de leur activité.

Pour comparer les formats de formation, notre article sur les formations en ligne certifiantes versus présentielle peut vous aider à faire le bon choix selon votre situation.

Comment financer sa formation en data science grâce au CPF ?

Le financement CPF classique

La première option consiste à utiliser directement son solde CPF sur la plateforme Mon Compte Formation (moncompteformation.gouv.fr). Si votre solde est insuffisant pour couvrir la totalité des frais de formation, plusieurs solutions d’abondement existent :

• L’abondement employeur : votre entreprise peut compléter votre CPF si la formation est liée à votre poste ou à votre évolution professionnelle
• L’abondement de l’OPCO : l’opérateur de compétences de votre branche professionnelle peut cofinancer votre formation
• Le Conseil Régional : certaines régions proposent des aides complémentaires pour les formations dans les secteurs en tension, dont la data

Le CPF de transition professionnelle

Pour une reconversion complète, le CPF de transition professionnelle (anciennement CIF) est le dispositif le plus adapté. Il permet de financer une formation longue tout en maintenant sa rémunération (sous conditions). La demande est instruite par la CPIR de votre région.

Les conditions d’éligibilité en 2025 :

• Être salarié en CDI avec au moins 24 mois d’ancienneté (consécutifs ou non), dont 12 mois dans l’entreprise actuelle
• Être salarié en CDD avec au moins 24 mois de travail salarié au cours des 5 dernières années
• La formation doit mener à une certification RNCP ou une certification de branche

Pour tout savoir sur ce dispositif, consultez notre guide : FAQ : tout savoir sur le CPF de transition professionnelle pour changer de métier.

Combiner CPF et aides Pôle Emploi

Si vous êtes demandeur d’emploi, vous pouvez combiner votre CPF avec les aides de France Travail (ex-Pôle Emploi). Dans ce cas, la participation de 100 € est supprimée et vous pouvez bénéficier de l’Aide Individuelle à la Formation (AIF) pour compléter votre financement.

Exemple concret n°3 : Lucie, ancienne assistante administrative de 38 ans, s’est retrouvée au chômage suite à la fermeture de son entreprise. Elle a utilisé son CPF (solde de 2 800 €) combiné à une AIF de France Travail (1 500 €) pour financer une formation de data analyst de 6 mois. La formation, d’un coût total de 4 200 €, a été intégralement couverte sans reste à charge. Lucie a obtenu sa certification RNCP niveau 6 et a signé un CDI trois mois plus tard.

Pour en savoir plus sur le cumul des financements, consultez notre article : Comment financer une formation de reconversion avec le CPF et l’aide de Pôle Emploi en même temps.

Comment choisir la formation en data science la plus adaptée à votre projet ?

Vérifier la certification Qualiopi

Depuis le 1er janvier 2022, tout organisme de formation souhaitant accéder aux financements publics (dont le CPF) doit être certifié Qualiopi. Cette certification garantit la qualité du processus de formation. Avant de vous inscrire, vérifiez que l’organisme dispose bien de ce label sur le site officiel datadock.fr ou directement sur la plateforme Mon Compte Formation.

Pour vous guider dans ce choix, notre article Comment choisir un organisme de formation certifié Qualiopi pour utiliser son CPF en toute sécurité vous donnera toutes les clés.

Les critères de sélection essentiels

Au-delà de la certification Qualiopi, plusieurs critères doivent guider votre choix :

Le niveau de la certification RNCP : Assurez-vous que le niveau correspond à vos ambitions professionnelles. Un niveau 5 (Bac+2) peut suffire pour un poste de data analyst junior, mais un niveau 6 ou 7 sera requis pour des postes plus avancés.

Le taux d’insertion professionnelle : Les organismes sérieux publient leurs taux de retour à l’emploi. Privilégiez ceux affichant un taux supérieur à 75 % dans les 6 mois suivant la formation.

Le contenu pédagogique : Vérifiez que le programme couvre les outils incontournables du marché : Python, SQL, Machine Learning, visualisation de données (Tableau, Power BI), et idéalement des notions de cloud computing (AWS, GCP, Azure).

L’accompagnement à l’emploi : Les meilleures formations proposent un suivi actif : coaching CV, préparation aux entretiens, réseau d’entreprises partenaires.

Le format et le rythme : Présentiel, distanciel ou hybride ? Temps plein ou temps partiel ? Choisissez en fonction de vos contraintes personnelles et professionnelles.

Quelles sont les compétences clés à acquérir pour réussir en data science ?

Le socle technique indispensable

Quelle que soit la formation choisie, certaines compétences techniques constituent le minimum requis par les employeurs :

• Python : langage de programmation incontournable pour l’analyse et le machine learning
• SQL : pour interroger et manipuler des bases de données
• Statistiques : probabilités, tests statistiques, régression
• Machine learning : algorithmes de classification, régression, clustering
• Visualisation : Matplotlib, Seaborn, Tableau, Power BI

Les compétences transversales valorisées

Les recruteurs ne cherchent pas uniquement des techniciens. Ils valorisent également :

• La capacité à vulgariser des résultats complexes pour des non-techniciens
• La curiosité intellectuelle et l’appétence pour la résolution de problèmes
• La connaissance du secteur d’activité (votre expérience passée peut être un atout majeur)
• La maîtrise de l’anglais technique (documentation, librairies, conférences)

Quelles erreurs faut-il éviter lors d’une reconversion en data science ?

Se former sans objectif professionnel précis

La data science recouvre des réalités très différentes selon les métiers. Avant de choisir une formation, identifiez précisément le poste visé : data analyst, data scientist, data engineer, business intelligence developer, ou encore machine learning engineer. Chaque métier nécessite des compétences spécifiques et des niveaux de formation différents.

Négliger la partie projet et portfolio

Les recruteurs en data science accordent une importance capitale aux projets concrets réalisés pendant la formation. Un portfolio GitHub bien alimenté, avec des projets variés sur des données réelles, vaut souvent plus qu’un diplôme seul. Choisissez une formation qui intègre des projets pratiques dès le départ.

Sous-estimer la durée de la transition

Une reconversion réussie dans la data science nécessite en moyenne 6 à 18 mois de formation, selon votre niveau de départ et le poste visé. Anticipez également la période de recherche d’emploi (2 à 4 mois en moyenne) et prévoyez un plan de financement adapté à cette durée totale.

Quelles sont les questions fréquemment posées concernant la reconversion en data science avec le CPF ?

Quel est le coût moyen d’une formation data science éligible CPF ?

Le coût d’une formation data science éligible CPF varie considérablement selon le format et la durée. Un bootcamp intensif de 3 à 6 mois coûte généralement entre 3 000 et 8 000 €. Une formation longue de 12 à 24 mois peut atteindre 12 000 à 20 000 €. Dans la majorité des cas, le solde CPF seul ne suffit pas à couvrir l’intégralité des frais, d’où l’importance de combiner plusieurs sources de financement (CPF + employeur, CPF + OPCO, CPF de transition professionnelle, etc.). Vérifiez toujours le montant de votre solde avant de vous engager et renseignez-vous sur les possibilités d’abondement auprès de votre employeur ou de votre OPCO.

Faut-il avoir un bagage mathématique solide pour se reconvertir en data science ?

Un niveau mathématique de base est nécessaire, mais il n’est pas indispensable d’être un expert en mathématiques pour accéder aux métiers de la data. Pour les postes de data analyst, une bonne maîtrise des statistiques descriptives et des probabilités élémentaires est suffisante. Pour les postes de data scientist ou de machine learning engineer, des notions d’algèbre linéaire et de calcul différentiel sont utiles, mais les bonnes formations intègrent une remise à niveau mathématique dans leur programme. L’essentiel est d’avoir une vraie curiosité intellectuelle et une appétence pour la résolution de problèmes.

Peut-on se reconvertir en data science à 40 ans ou plus ?

Absolument. L’âge n’est pas un frein dans ce secteur, bien au contraire. Les profils seniors apportent une expérience métier précieuse que les jeunes diplômés n’ont pas. Un ancien professionnel de la santé reconverti en data scientist dans le domaine médical, ou un ex-commercial devenu data analyst dans la grande distribution, dispose d’une double compétence très recherchée. Les dispositifs de financement comme le CPF de transition professionnelle sont d’ailleurs particulièrement adaptés aux reconversions de milieu de carrière. De nombreux organismes proposent également des formations spécifiquement conçues pour les adultes en reconversion, avec des pédagogies adaptées.

Quelle est la différence entre data analyst et data scientist ?

Ces deux métiers sont souvent confondus, mais ils recouvrent des réalités différentes. Le data analyst se concentre sur l’analyse de données existantes pour produire des rapports, des tableaux de bord et des insights actionnables. Il utilise principalement SQL, Excel, Python et des outils de visualisation comme Power BI ou Tableau. Le data scientist va plus loin : il construit des modèles prédictifs et des algorithmes de machine learning pour anticiper des comportements futurs ou automatiser des décisions. Il nécessite une maîtrise plus approfondie des statistiques et du machine learning. Pour une reconversion, le poste de data analyst est souvent plus accessible comme première étape, avec une évolution possible vers la data science par la suite.

Comment savoir si une formation data science est vraiment reconnue et sérieuse ?

Plusieurs indicateurs permettent d’évaluer la qualité d’une formation. Vérifiez d’abord que l’organisme est certifié Qualiopi et que la formation est éligible CPF sur la plateforme officielle moncompteformation.gouv.fr. Consultez ensuite le niveau RNCP de la certification délivrée et vérifiez sa date de validité (les certifications RNCP ont une durée de vie limitée, généralement 5 ans). Renseignez-vous sur le taux de réussite à la certification et le taux d’insertion professionnelle à 6 mois, que les organismes sérieux sont tenus de publier. Enfin, consultez les avis d’anciens apprenants sur des plateformes indépendantes et, si possible, contactez directement des alumni pour recueillir leurs témoignages. Méfiez-vous des formations affichant des promesses irréalistes ou dont les certifications ne sont pas inscrites au RNCP.

Se reconvertir dans la data science en 2025 est une démarche ambitieuse mais tout à fait réalisable, quelle que soit votre situation de départ. Les formations certifiantes éligibles CPF offrent un cadre structuré, financé et reconnu par les employeurs pour opérer cette transition. La clé du succès réside dans la clarté de votre projet professionnel, le choix d’une formation adaptée à vos objectifs et la mobilisation intelligente des dispositifs de financement disponibles. Avec une bonne préparation et la détermination nécessaire, la data science peut devenir votre nouveau terrain de jeu professionnel.