Data analyse : quels projets pour se démarquer quand on débute ?

Se former à l’analyse de données, c’est une étape. Mais lorsqu’on arrive sur le marché de l’emploi, une autre question se pose très vite : comment se démarquer ? Les recruteurs cherchent des profils capables de démontrer des compétences concrètes, et ce dès le premier entretien.

Dans ce contexte, avoir des projets solides à montrer devient un levier décisif, surtout pour les débutants ou les personnes en reconversion. Alors, quels types de projets sont réellement pertinents quand on sort d’une formation data analyste ? Voici quelques pistes pour construire un portfolio qui attire l’attention.

L’analyse d’un jeu de données public

C’est souvent par là que tout commence. De nombreux sites proposent des bases de données ouvertes sur des sujets très variés : météo, cinéma, logement, économie, sport… Le but ici est de montrer que vous savez manipuler un jeu de données, identifier des tendances, créer des visualisations claires et en tirer des conclusions.

Ce type de projet montre vos compétences techniques (SQL, Python, data viz), mais aussi votre capacité à poser les bonnes questions. C’est une excellente vitrine de votre logique analytique.

Un tableau de bord interactif pour un cas métier

Créer un dashboard dans Power BI, Tableau ou Looker Studio est une compétence clé pour un data analyste. Pour vous entraîner, vous pouvez partir d’un cas fictif inspiré de la réalité : suivi des ventes d’un e-commerce, analyse des performances d’un réseau social, visualisation du trafic d’un site web…

Ce genre de projet permet de démontrer non seulement vos capacités en visualisation de données, mais aussi votre sens de la hiérarchisation de l’information. Un bon tableau de bord est synthétique, lisible et actionnable. C’est ce que recherchent les entreprises.

Un mini-projet prédictif avec Python

Même si le métier de data analyste reste avant tout descriptif, montrer que vous comprenez les bases de la prédiction peut vous démarquer. Vous pouvez, par exemple, créer un petit modèle de régression pour estimer des ventes, ou de classification pour prédire un churn client.

Utilisez des bibliothèques comme scikit-learn, et concentrez-vous sur la clarté de votre approche : nettoyage des données, sélection des variables, interprétation des résultats. Ce type de projet est très apprécié, surtout s’il est bien expliqué.

Un projet orienté business ou métier

Si vous venez d’un autre secteur (marketing, RH, commerce…), vous pouvez valoriser cette expérience en créant un projet qui en reprend les codes. Par exemple : analyse des campagnes marketing d’une entreprise fictive, étude du turnover dans une entreprise RH, exploration des prix immobiliers dans une ville.

En liant vos nouvelles compétences data à votre passé professionnel, vous construisez un profil hybride particulièrement apprécié des recruteurs. Cela montre aussi votre capacité à comprendre un besoin métier, et à y répondre par la donnée.

Un projet complet mené de bout en bout

Enfin, l’un des meilleurs moyens de prouver votre autonomie est de réaliser un projet de A à Z : choix du sujet, collecte ou nettoyage des données, analyse, visualisation, restitution. Ce type de démarche peut être réalisé seul, ou dans le cadre d’un bootcamp.

Certaines formations, comme celle proposée par La Capsule, intègrent ce genre de projet final dans leur formation data analyste. Les participants y appliquent tout ce qu’ils ont appris, tout en se rapprochant des conditions réelles de travail en entreprise.

Le résultat est souvent un portfolio crédible et différenciant. Quand on débute, les projets font office de preuve de compétence. Plus qu’un simple exercice, ils sont l’occasion de mettre en scène votre logique, vos outils, votre rigueur… et votre personnalité.

En choisissant des sujets pertinents, en les documentant bien et en les présentant avec clarté, vous montrez que vous êtes prêt à contribuer, dès le premier jour, dans une équipe data.