Data-Analyst-Alternance in Frankreich: Kompetenzen, Lebenslauf und der Weg zum Vertrag

13. November 2026 · 17 Min.

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Um eine Data-Analyst-Alternance zu bekommen, müssen Sie schon im Lebenslauf drei Dinge belegen: dass Sie eine Datenbank in SQL abfragen können, dass Sie Daten bereinigen und analysieren können (fortgeschrittenes Excel, Python oder R) und dass Sie das Ergebnis in ein Dashboard verwandeln können, das jemand liest, der nicht aus der Data kommt. Der beste Weg, das ohne Berufserfahrung zu belegen, sind 2 oder 3 konkrete, online veröffentlichte Projekte, die oben im Lebenslauf stehen und im Gespräch erzählt werden.

Dieser Leitfaden erklärt, was ein Data-Analyst-Auszubildender wirklich tut, die zu zeigenden Kompetenzen, die Abschlüsse, die sich in Alternance vorbereiten lassen, das Mindestgehalt eines Auszubildenden und anschließend die vollständige Methode: Portfolio, Junior-Lebenslauf als Data Analyst, Bewerbung und technischer Test. Um direkt zu den Ausschreibungen zu gehen, öffnen Sie die Seite der Data-Analyst-Alternance-Angebote.

Kurz gesagt

Der Beruf: Daten vorbereiten, bereinigen und strukturieren, dann Analysen, Dashboards und Reporting erstellen, die Entscheidungen helfen (Marketing, Kundenbeziehung, Produktion, Logistik…), wie es das Berufsbild der Onisep beschreibt.
Die zu belegenden Kompetenzen: SQL (der Filter Nr. 1), ein beherrschtes Tabellenkalkulationsprogramm, Python oder R für die Analyse, ein Dataviz-Werkzeug (Power BI, Tableau, Looker Studio…), statistische Grundlagen und die Fähigkeit, ein Ergebnis einfach zu erklären.
Die Abschlüsse: Die Onisep nennt insbesondere den BUT science des données (bac + 3), Licences und Master in Data Science, Statistik oder Entscheidungsinformatik sowie Ingenieurhochschulen. Viele lassen sich in der Lehre vorbereiten; das ist Ausbildung für Ausbildung zu prüfen.
Das Gehalt: Im contrat d'apprentissage ist es ein Mindestprozentsatz des Smic, der von Ihrem Alter und Ihrem Vertragsjahr abhängt (offizielle Gittertabelle auf Service-Public.fr). Schätzen Sie Ihres mit dem Gehaltsrechner für die Alternance.
Die Methode: 2 oder 3 veröffentlichte Projekte, ein einseitiger, ergebnisorientierter Lebenslauf, eine Bewerbung je Angebot, angepasst an die Schlüsselwörter der Ausschreibung, und eine ernsthafte Vorbereitung des SQL-Tests.

Inhalt

Was macht ein Data-Analyst-Auszubildender?
Die Kompetenzen, die Sie für eine Data-Analyst-Alternance zeigen sollten
Welche Abschlüsse bereiten auf eine Data-Analyst-Alternance vor?
Vertrag, Rhythmus und Gehalt eines Data-Analyst-Auszubildenden
Die Methode, um eine Data-Analyst-Alternance zu bekommen
Die Fehler, die eine Data-Analyst-Alternance kosten
Checkliste, bevor Sie Ihre Bewerbung absenden

Was macht ein Data-Analyst-Auszubildender?

Laut Onisep « bereitet der oder die Data Analyst die Daten vor, bereinigt und strukturiert sie, verfasst Regeln zur Automatisierung der Verarbeitung, entwickelt Algorithmen, erstellt Dashboards und Reporting oder statistische Modelle », die der Verbesserung der Unternehmensstrategie dienen. Der Beruf existiert in Bank, Versicherung, Handel, E-Commerce, Industrie oder Gesundheitswesen.

In der Alternance teilen Sie Ihre Zeit zwischen der Schule (oder dem CFA) und dem Unternehmen. Auf Unternehmensseite ähneln die einem Auszubildenden übertragenen Aufgaben oft Folgendem:

Daten extrahieren aus einer Datenbank oder einem internen Werkzeug mit SQL-Abfragen, um die Frage eines Teams zu beantworten (Vertrieb, Marketing, Kundenservice, Personal…).
Bereinigen und zuverlässig machen: Duplikate, fehlende Werte, inkohärente Datumsformate, Joins zwischen mehreren Quellen.
Dashboards erstellen und pflegen in Power BI, Tableau, Looker Studio oder einem Äquivalent und ihre Aktualisierung automatisieren.
Punktuelle Analysen erstellen: Entwicklung eines Indikators, Vorher/Nachher-Vergleich nach einer Maßnahme, Kundensegmentierung.
Die Ergebnisse präsentieren vor Personen, die nicht aus der Data kommen, mündlich oder in einer kurzen Notiz.

Oft macht genau dieser letzte Punkt den Unterschied: Das Unternehmen stellt nicht nur jemanden ein, der eine Abfrage schreiben kann, sondern jemanden, der sagen kann: « Das bedeutet Folgendes, und das empfehle ich ».

Data Analyst, Data Scientist, Data Engineer: bewerben Sie sich auf die richtige Ausschreibung

Die drei Bezeichnungen kreuzen sich in « Big-Data »-Alternance-Ausschreibungen, aber die Erwartungen sind nicht dieselben:

Stelle	Kern der Arbeit	In Ausschreibungen oft genannte Werkzeuge
Data Analyst	Analysieren, visualisieren, erklären, um Entscheidungen zu helfen	SQL, Tabellenkalkulation, Power BI / Tableau, Python oder R
Data Scientist	Vorhersagemodelle und fortgeschrittene Statistik bauen	Python, Bibliotheken für maschinelles Lernen, Statistik
Data Engineer	Datenflüsse und -infrastruktur aufbauen und betreiben	SQL, Python, Pipeline- und Cloud-Werkzeuge

Wenn Sie starten, ist die Stelle als Data Analyst in der Regel am zugänglichsten, weil sie zuerst auf SQL, Sorgfalt und Kommunikation beruht. Lesen Sie immer die Aufgabenliste und nicht nur den Titel: Manche « Data-Analyst »-Ausschreibungen beschreiben in Wirklichkeit reines Reporting, andere Ingenieursarbeit.

Jobshift: Data-Analyst-Alternance-Angebote in Frankreich einzeln durchsehen — Data-Analyst-Alternance-Angebote, eine nach der anderen. Ein Wisch nach rechts bereitet die Unterlagen vor.

Die Kompetenzen, die Sie für eine Data-Analyst-Alternance zeigen sollten

Die Onisep fasst das Unverzichtbare zusammen: « die Beherrschung von Datenbanken, Tests und statistischen Methoden, Programmiersprachen, Visualisierungs-, Mining- und Analysewerkzeugen », dazu die Fähigkeit, « zu kommunizieren, zuzuhören, zu erklären, zu synthetisieren », und die Achtung der Regeln zum Schutz personenbezogener Daten. So übersetzen Sie das in konkrete Kompetenzen für Ihren Lebenslauf.

Die technischen Hard Skills

SQL: SELECT, WHERE, GROUP BY, HAVING, Joins (JOIN), Unterabfragen und idealerweise Fensterfunktionen (ROW_NUMBER, SUM() OVER). Das ist die im Gespräch am häufigsten getestete Kompetenz.
Fortgeschrittene Tabellenkalkulation: Pivot-Tabellen, SVERWEIS bzw. INDEX/VERGLEICH, bedingte Formatierung, Power Query wenn möglich.
Python oder R: In Python die Bibliothek pandas, um Datentabellen zu bearbeiten, und eine Grafikbibliothek. Ein sauberes Notebook ist mehr wert als eine lange Liste von Bibliotheken.
Dataviz: mindestens ein Dashboard-Werkzeug (Power BI, Tableau, Looker Studio, Metabase…) und die richtigen Reflexe: ein Diagramm pro Aussage, Titel, die die Schlussfolgerung nennen.
Statistische Grundlagen: Mittelwert und Median, Streuung, Korrelation, die Idee eines statistischen Tests, und wissen, wann ein Abstand nicht signifikant ist.

Um diese Kompetenzen sauber im Lebenslauf darzustellen, mit Beispielen nach Branche, lesen Sie unseren Leitfaden zu den Hard Skills im Lebenslauf.

Die Soft Skills, auf die es in Data wirklich ankommt

Die Frage stellen, bevor Sie sich auf die Daten stürzen: Wer wird das Ergebnis nutzen, und um was zu entscheiden?
Vermitteln: ein Ergebnis in zwei Sätzen einer Marketingleitung oder einem Werksleiter erklären.
Sorgfalt: Ihre Zahlen prüfen, Ihre Abfragen dokumentieren, zweifelhafte Daten melden statt sie zu verbergen.
Neugier auf das Geschäft: zu verstehen, wie das Unternehmen Geld verdient, macht Ihre Analysen deutlich nützlicher.

Der DSGVO-Reflex

Ein Data Analyst verarbeitet oft personenbezogene Daten (Kunden, Beschäftigte, Nutzer). Die CNIL erinnert daran, dass eine personenbezogene Angabe jede Information ist, die sich auf eine identifizierte oder identifizierbare natürliche Person bezieht, unmittelbar oder mittelbar. Im Gespräch zu zeigen, dass Sie die großen Grundsätze der DSGVO kennen (Datenminimierung, Zweckbindung, Sicherheit, Pseudonymisierung wo möglich), ist ein echtes Plus, besonders in Bank, Versicherung oder Gesundheitswesen.

Welche Abschlüsse bereiten auf eine Data-Analyst-Alternance vor?

Das Berufsbild der Onisep nennt als Mindestzugang ein bac + 3 und führt mehrere Wege an:

Bac + 3: der BUT science des données (Parcours Exploration und statistische Modellierung), eine Licence mit einem Data-Science-Parcours oder bestimmte spezialisierte Bachelors.
Bac + 5: ein Master in Statistik und Informationsverarbeitung, Data Mining, Ökonometrie, Entscheidungsinformatik oder angewandter Mathematik, oder ein Ingenieurdiplom mit Spezialisierung auf Statistik, Big Data oder künstliche Intelligenz.

Viele dieser Studiengänge gibt es in der Lehre, aber nicht alle und nicht an jedem Standort. Prüfen Sie auf dem Ausbildungsblatt (Onisep, Website der Hochschule), dass der Weg « apprentissage » oder « alternance » tatsächlich geöffnet ist, mit welchem Rhythmus (zum Beispiel wechselnde Wochen oder einige Tage pro Woche) und ab welchem Jahr.

Zwei praktische Punkte:

Sie können Ihr Unternehmen suchen, bevor Sie endgültig zugelassen sind, in manchen Ausbildungen; der Vertrag kann jedoch erst mit einer Einschreibung bei einer Bildungseinrichtung unterschrieben werden. Erkundigen Sie sich bei der Schule nach ihrem Kalender.
Wenn Sie aus einem anderen Bereich kommen (Management, Marketing, Wirtschaft, Biologie…), ist Ihre Fachkenntnis in Data ein echter Vorteil: ein Analyst, der Marketing oder Logistik versteht, ist oft nützlicher als ein rein technisches Profil. Unser Leitfaden zur IT-Alternance in Frankreich beschreibt auch die verschiedenen Einstiegswege in die digitalen Berufe.

Vertrag, Rhythmus und Gehalt eines Data-Analyst-Auszubildenden

Lehre oder contrat de professionnalisation

Zwei Verträge ermöglichen die Alternance:

Der contrat d'apprentissage: ein schriftlicher Arbeitsvertrag, grundsätzlich offen von 16 bis 29 vollendeten Jahren (mit Ausnahmen bis 35 vollendete Jahre und ohne Altersgrenze in bestimmten Fällen, zum Beispiel für einen als schwerbehindert anerkannten Auszubildenden). Laut Service-Public.fr muss die Ausbildung im CFA mindestens 25 % der Gesamtdauer des Vertrags ausmachen, und diese Ausbildungszeit zählt als effektive Arbeitszeit.
Der contrat de professionnalisation: ein anderer Alternance-Vertrag mit eigenen Regeln zu Zielgruppe und Vergütung, ausführlich auf dem zugehörigen Merkblatt von Service-Public.fr.

In den Data-Studiengängen der Hochschulen ist der contrat d'apprentissage der häufigste Fall, aber die Schule teilt Ihnen mit, was sie akzeptiert.

Das Mindestgehalt eines Auszubildenden

In der Lehre ist das Mindestgehalt ein Prozentsatz des Smic, der von Ihrem Alter und Ihrem Vertragsjahr abhängt. Hier die von Service-Public.fr veröffentlichte Gittertabelle (am 8. September 2026 geprüfte Fiche):

Année de contrat	16-17 ans	18-20 ans	21-25 ans	26 ans et plus
1re année	27 % du Smic	43 % du Smic	53 % du Smic*	100 % du Smic*
2e année	39 % du Smic	51 % du Smic	61 % du Smic*	100 % du Smic*
3e année	55 % du Smic	67 % du Smic	78 % du Smic*	100 % du Smic*

\* Ab 21 Jahren gilt der höhere Wert zwischen diesem Prozentsatz des Smic und demselben Prozentsatz des tariflichen Mindestlohns der ausgeübten Stelle.

Das sind Minima: ein Tarifvertrag oder eine Betriebsvereinbarung kann mehr vorsehen, und das Unternehmen darf mehr zahlen. Die Beträge in Euro werden auf der Fiche von Service-Public.fr aktualisiert; für Ihre direkte Schätzung nutzen Sie den Gehaltsrechner für die Alternance von Jobshift.

Als Orientierung für die Zeit danach nennt die Onisep für einen Berufseinsteiger als Data Analyst (nach dem Abschluss) ein Gehalt ab 2 900 Euro brutto im Monat, abhängig vom Arbeitsort und vom Status.

Die Methode, um eine Data-Analyst-Alternance zu bekommen

Schritt 1: 2 oder 3 Projekte bauen, die Ihre Kompetenzen belegen

Ohne Erfahrung sind Ihre Projekte Ihre Erfahrung. Wählen Sie öffentliche Datensätze (zum Beispiel auf data.gouv.fr, der Plattform der französischen öffentlichen Daten) und führen Sie jedes Projekt von Anfang bis Ende durch:

Eine klare Frage: « In welchen Départements gibt es am meisten…? », « Wie entwickeln sich die Verkäufe je nach Saison? ».
Dokumentierte Bereinigung: was Sie korrigiert haben und warum.
Die Analyse: SQL-Abfragen oder ein lesbares Python-Notebook.
Die Aufbereitung: ein Dashboard oder 3 Grafiken und eine Schlussfolgerung in 3 Zeilen.

Veröffentlichen Sie alles (GitHub-Repository mit einem klaren README, Online-Dashboard wenn das Werkzeug es erlaubt) und setzen Sie die Links in den Lebenslauf. Ein Projekt mit Bezug zur Branche des Zielunternehmens (Handel, Bank, Gesundheit, Transport…) sticht viel stärker hervor als eine generische Übung. Die kostenlosen Kurse von Kaggle Learn oder die offizielle pandas-Dokumentation sind gute Ausgangspunkte, um weiterzukommen.

Schritt 2: ein einseitiger Junior-Lebenslauf als Data Analyst

Ihr Lebenslauf muss zwei Filter passieren: die Sortiersoftware (ATS), die nach den Schlüsselwörtern der Ausschreibung sucht, und anschließend die Person, die ihn in wenigen Sekunden liest. Das Prinzip: Kompetenzen und Projekte nach oben, und quantifizieren Sie, was Sie wirklich quantifizieren können (Anzahl der verarbeiteten Zeilen, Anzahl der verknüpften Quellen, eingesparte Aktualisierungszeit…), ohne je etwas zu erfinden.

Hier eine typische Struktur, mit einem fiktiven Profil:

VORNAME NACHNAME
Data-Analyst-Alternance - Rhythmus 1 Woche Schule / 3 Wochen Unternehmen - ab September
Stadt · Telefon · E-Mail · linkedin.com/in/… · github.com/…

PROFIL
Studierende im BUT science des données (2. Jahr). Ich suche eine zweijährige
Alternance in der Datenanalyse, um Dashboards und Analysen zu bauen, die
Marketing- oder Vertriebsteams nutzen können.

KOMPETENZEN
SQL (Joins, Aggregationen, Fensterfunktionen) · Python (pandas) ·
Fortgeschrittenes Excel (Pivot, Power Query) · Power BI · deskriptive Statistik ·
DSGVO-Grundlagen · technisches Englisch

DATA-PROJEKTE
Analyse von [öffentlicher Datensatz] - SQL + Power BI          Link
- Bereinigung und Join von [X] Quelldateien, im README dokumentiert
- Dashboard mit [N] Indikatoren und Filtern nach Region und Monat
- Schlussfolgerung: [was die Analyse zeigt, in einem Satz]

Kundensegmentierung auf einem E-Commerce-Datensatz - Python  Link
- Kommentiertes Notebook: Vorbereitung, Segmentierung, Visualisierungen
- Ausformulierte Empfehlungen für ein (fiktives) Marketingteam

AUSBILDUNG
BUT science des données - [IUT], [Jahre]
Baccalauréat [Schwerpunkte] - [Gymnasium], [Jahr]

ERFAHRUNGEN
Studentenjob / Praktikum / Ehrenamt - [Aufgaben, die Sorgfalt,
Kundenkontakt oder den Umgang mit Zahlen zeigen]

Einige Regeln, die viel verändern:

Übernehmen Sie die genauen Begriffe der Ausschreibung (wenn sie « Power BI » und « SQL Server » sagt, schreiben Sie sie so, sofern Sie sie beherrschen).
Ein Lebenslauf je Ausschreibungstyp: eine Version mit Schwerpunkt Reporting und Dataviz, eine andere stärker auf Python und Statistik ausgerichtet.
Keine Fortschrittsbalken und keine Note von 5 für Ihre Kompetenzen: sie sagen nichts und kommen in ATS-Systemen schlecht an.
Der kostenlose ATS-Test analysiert Ihren Lebenslauf (PDF oder DOCX) nach Format, lesbarem Text, Rubriken, Kontaktdaten und Daten: er vergleicht den Lebenslauf nicht mit einem Stellenangebot. Nutzen Sie den CV-Generator, wenn Sie noch keine saubere Grundlage haben.

Für die allgemeinen Regeln eines Alternance-Lebenslaufs (Layout, Rubriken, Rhythmus) lesen Sie auch wie man einen Lebenslauf für eine Alternance schreibt.

Der ATS-Test von Jobshift zeigt die Note eines fiktiven Lebenslaufs einer Person im BUT science des données, ohne ihn mit einem Stellenangebot zu vergleichen.

Schritt 3: die richtigen Ausschreibungen anvisieren und mit klugem Volumen bewerben

Data-Alternance-Angebote erscheinen das ganze Jahr über, mit einer Konzentration um die Schuljahresbeginne, und sie stehen auf mehreren Arten von Seiten:

Die thematischen Seiten von Jobshift: die Data-Analyst-Alternance-Angebote, alle Alternance-Angebote und die Auswahlen Alternances 2026 und Alternances 2027 je nach Ihrem Beginn. Wenn Sie mit einer technischeren Stelle schwanken, sehen Sie auch die IT-Alternance-Angebote an.
La bonne alternance, der öffentliche Dienst, der Angebote und Unternehmen erfasst, die in Alternance einstellen könnten.
Die Karriereseiten der Unternehmen mit einem Data-Team (Banken, Versicherer, Handel, E-Commerce, Industrie, Beratungen).
Ihre Schule: viele Lehr-Studiengänge leiten Angebote von Partnerunternehmen weiter.

Passen Sie jede Bewerbung an: ein paar Zeilen zum Sektor des Unternehmens und zu einem Ihrer Projekte, das seinen Themen nahekommt, sind mehr wert als ein langes generisches Schreiben. Der Generator für Bewerbungsmails und der Generator für Motivationsschreiben liefern Ihnen eine erste Version zum Anpassen. Verfolgen Sie anschließend alle Bewerbungen und Nachfassaktionen an einem Ort mit dem Bewerbungs-Tracker.

Schritt 4: das Gespräch und den technischen Test vorbereiten

Ein Vorstellungsgespräch zur Data-Analyst-Alternance enthält oft einen technischen Teil, in einer dieser Formen:

Ein SQL-Test live oder remote: Abfragen auf einem kleinen Schema schreiben (Kunden, Bestellungen, Produkte). Üben Sie Joins, Aggregationen und « Top N je Gruppe ».
Eine Fallstudie: « Die Verkäufe sind diesen Monat gesunken, wie würden Sie das analysieren? ». Erwartet wird ein Vorgehen (die Daten prüfen, nach Segment aufteilen, mit demselben Zeitraum vergleichen…) mehr als eine einzige Antwort.
Die Vorstellung eines Ihrer Projekte: bereiten Sie eine 3-Minuten-Fassung vor, mit der Frage, der Methode, dem Ergebnis und dem, was Sie zusätzlich tun würden.

Zu den klassischen Fragen bereiten Sie mindestens vor:

« Warum Data, und warum unser Sektor? »
« Erzählen Sie von einem Mal, als Ihre Zahlen nicht stimmten: was haben Sie getan? »
« Wie würden Sie dieses Diagramm jemandem erklären, der nicht aus der Data kommt? »
« Wie werden Sie Ihre Zeit zwischen Schule und Unternehmen organisieren? »

Um sich mündlich mit stellenbezogenen Fragen zu üben, nutzen Sie den Gesprächssimulator. Wenn die Ausschreibung auf Englisch ist (internationale Konzerne, Start-ups), hilft Ihnen der Englisch-Übersetzer für Lebensläufe bei einer sauberen englischen Fassung.

Die Fehler, die eine Data-Analyst-Alternance kosten

15 Werkzeuge ohne jeden Beleg auflisten: 4 durch Projekte belegte Kompetenzen sind besser als 15 Logos.
Projekte ohne Schlussfolgerung: ein Notebook, das bei einer Grafik endet, hat die Arbeit eines Analysten nicht erledigt.
SQL zugunsten von Machine Learning vernachlässigen: für eine Data-Analyst-Stelle erwartet man das Gegenteil.
Sich auf Data-Engineer- oder Data-Scientist-Ausschreibungen bewerben mit einem Profil als beginnender Analyst, ohne den Lebenslauf anzupassen.
Ein leerer oder unordentlicher GitHub-Link: die rekrutierende Person klickt, und ein Repository ohne README schadet mehr als gar kein Link.
Mit der Suche bis zum Schuljahresbeginn warten: beginnen Sie, sobald Ihre Zulassung läuft, mit einem Kalender für Bewerbungen und Nachfassaktionen.

Checkliste, bevor Sie Ihre Bewerbung absenden

[ ] Ich habe die Aufgaben der Ausschreibung gelesen und geprüft, dass es wirklich um eine Analystenstelle geht.
[ ] Mein Lebenslauf passt auf eine Seite und übernimmt die genauen Schlüsselwörter der Ausschreibung, die ich beherrsche.
[ ] Meine 2 oder 3 Projekte sind online, mit einem README und einer klaren Schlussfolgerung.
[ ] Mein Alternance-Rhythmus, meine Ausbildung und mein Beginn stehen oben im Lebenslauf.
[ ] Ich habe meinen Lebenslauf durch den ATS-Test geschickt.
[ ] Meine Bewerbungsnachricht nennt das Unternehmen und ein Projekt mit Bezug zu seinem Sektor.
[ ] Ich habe Joins und SQL-Aggregationen für den technischen Test geübt.
[ ] Ich habe die Bewerbung und das Datum der Nachfassaktion in meinem Tracker notiert.

Schneller auf Data-Alternance-Angebote bewerben mit Jobshift

Jobshift funktioniert wie eine Dating-App, aber für die Arbeit: jedes Angebot erscheint als Karte, Sie wischen nach rechts, um sich zu bewerben, und nach links, um weiterzugehen. Für eine Data-Analyst-Alternance können Sie so schnell die Ausschreibungen abdecken, die zu Ihrem Profil passen, und Ihre Energie für die Bewerbungen behalten, die eine stark personalisierte Nachricht verdienen, sowie für die Vorbereitung des SQL-Tests.

Bei Jobshift erscheint jedes Alternance-Angebot als Karte: ein Wisch nach rechts, um sich mit angepasstem Lebenslauf und Nachricht zu bewerben, nach links, um weiterzugehen.

Finden Sie Ihre Data-Analyst-Alternance, ohne Ihre Abende mit Formularen zu verbringen. Legen Sie Ihr Profil in wenigen Minuten an und beginnen Sie zu wischen. Jobshift kostenlos ausprobieren

FAQ

Welchen Abschluss braucht man für eine Data-Analyst-Alternance?

Das Berufsbild der Onisep nennt als Mindestzugang ein bac + 3, zum Beispiel den BUT science des données oder eine Licence in Data Science, anschließend Master in Statistik, Data Mining, Ökonometrie oder Entscheidungsinformatik sowie spezialisierte Ingenieurabschlüsse. Prüfen Sie auf jedem Ausbildungsblatt, dass der Weg über die Lehre (apprentissage) geöffnet ist.

Wie hoch ist das Gehalt eines Data-Analyst-Auszubildenden?

Im contrat d'apprentissage ist das gesetzliche Minimum ein Prozentsatz des Smic, der von Ihrem Alter und Ihrem Vertragsjahr abhängt: zum Beispiel 53 % du Smic im 1. Jahr zwischen 21 und 25 Jahren und 100 % du Smic ab 26 Jahren, laut Service-Public.fr. Ein Tarifvertrag oder das Unternehmen kann mehr vorsehen. Der Gehaltsrechner für die Alternance von Jobshift liefert eine Schätzung für Ihre Situation.

Welche Kompetenzen gehören in den Lebenslauf für eine Data-Analyst-Alternance?

Vorrangig SQL, ein fortgeschrittenes Tabellenkalkulationsprogramm, Python oder R, ein Dataviz-Werkzeug wie Power BI oder Tableau und statistische Grundlagen, mit den genauen Begriffen der Ausschreibung. Ergänzen Sie die Fähigkeit, ein Ergebnis einfach zu erklären, und Grundkenntnisse der DSGVO. Jede Kompetenz ist glaubwürdiger, wenn ein Online-Projekt sie belegt.

Kann man eine Data-Analyst-Alternance ohne Erfahrung machen?

Ja, das ist gerade das Prinzip der Alternance. Ohne berufliche Erfahrung in Data ersetzen Sie sie durch 2 oder 3 konkrete Projekte auf öffentlichen Datensätzen, online veröffentlicht mit einer klaren Schlussfolgerung, und stellen Sie sie an den Anfang des Lebenslaufs.

Was ist der Unterschied zwischen einer Data-Analyst-Alternance und einer Big-Data-Alternance?

« Big data » ist ein weiter Begriff, der in vielen Ausschreibungen vorkommt. Dahinter stehen Stellen als Data Analyst (Analyse und Dashboards), Data Scientist (Vorhersagemodelle) oder Data Engineer (Datenflüsse und Infrastruktur). Lesen Sie die Aufgabenliste, um zu wissen, auf welche Stelle Sie sich wirklich bewerben.

Wie läuft der technische Test in einem Vorstellungsgespräch zur Data-Alternance ab?

Am häufigsten ist es eine SQL-Übung auf einem kleinen Tabellenschema, eine Fallstudie, in der man Ihre Analysevorgehensweise erwartet, oder die Vorstellung eines Ihrer Projekte. Üben Sie Joins und Aggregationen und bereiten Sie eine 3-minütige Präsentation Ihres besten Projekts vor.