Avis sur la certification Google Data Analytics : est-elle toujours intéressante en 2025 ?

Proposée sur Coursera, la certification professionnelle Google en analyse de données est un ensemble de huit cours conçus pour vous transformer, en moins de six mois (à raison de 10 heures par semaine), de parfait débutant en analyste de données opérationnel. Dès l'inscription, l'expertise de Google est indéniable : une production soignée, des formateurs compétents (qui sont d'ailleurs employés chez Google) et un programme structuré avec soin.

Contrairement aux formations universitaires parfois trop théoriques, l'approche de Google est résolument pratique. Le programme s'articule autour des tâches et des processus de réflexion fondamentaux d'un analyste de données : Questionner, Préparer, Traiter, Analyser, Partager et Agir. Il ne s'agit pas d'une simple compilation de tutoriels, mais d'un cadre global pour la résolution de problèmes à partir des données.

Cette certification est spécifiquement conçue pour les personnes sans expérience préalable ni diplôme universitaire. Vidéos, quiz et travaux pratiques mettent l'accent sur le développement de la confiance en soi et la démystification du jargon technique. Cela ressemblait moins à un cours traditionnel qu'à une formation guidée sur le terrain, ce qui, pour un débutant, est exactement ce qu'il faut.

C'est là que les choses sérieuses commencent. Les huit cours sont conçus pour s'appuyer les uns sur les autres, créant ainsi une progression logique des compétences. Voici mon analyse de cette expérience.

Cours 1-2 : Fondements et poser les bonnes questions

Le parcours débute par les bases absolues dans Fondements : Les données, partout. Ce cours aborde le rôle d'un analyste de données, la terminologie clé et le cycle de vie des données. Il est fondamental et, il faut bien le dire, un peu lent si vous avez déjà des connaissances dans ce domaine, mais il est essentiel pour bien démarrer. Le deuxième cours, Poser les bonnes questions pour prendre des décisions basées sur les données, a été une agréable surprise. Il met moins l'accent sur les outils que sur la réflexion critique qui sous-tend une analyse, en se concentrant sur les besoins des parties prenantes et la définition d'objectifs clairs. Cette compétence transversale est souvent négligée, mais elle est sans doute l'une des plus importantes du métier.

Cours 3-5 : Les outils de base - Tableurs, SQL et nettoyage des données

C'est là que vous commencez à mettre la main à la pâte. Le programme explore en profondeur les tableurs (Google Sheets, mais les compétences sont parfaitement transposables à Excel), couvrant tous les aspects, de la fonction RECHERCHEV aux tableaux croisés dynamiques. C'est une excellente introduction.

Le cœur du sujet commence avec SQL dans le module Analyser les données pour répondre aux questions. La certification utilise Google BigQuery, une plateforme moderne basée sur le cloud. Bien que la syntaxe soit celle du SQL standard, il est important de noter que l'apprentissage ne se fait pas sur une base de données PostgreSQL ou MySQL traditionnelle. J'ai trouvé les travaux pratiques sur BigQuery excellents. Vous travaillez avec de grands ensembles de données réels, ce qui rend l'apprentissage concret et pertinent. La section sur le nettoyage des données (« Préparer les données pour l'exploration ») est un autre point fort. C'est une étape ingrate mais essentielle du métier, et le cours lui accorde toute l'attention qu'elle mérite.

Cours 6 : Raconter une histoire avec Tableau

Les données sont inutiles si vous ne pouvez pas communiquer leurs enseignements. Ce cours, Partager les données grâce à l'art de la visualisation, est entièrement consacré à Tableau, un outil de visualisation de données de premier plan. La formation est excellente. Vous apprendrez à créer des graphiques à barres simples, puis à concevoir des tableaux de bord interactifs et complexes. J'ai trouvé que c'était l'un des aspects les plus stimulants et enrichissants de la certification, car vous pouvez immédiatement constater les résultats de votre travail de manière visuellement percutante.

Cours 7 : Initiation à la programmation avec R

L'intégration de R, un puissant langage de programmation statistique, est un atout majeur. Le cours aborde les fondamentaux de l'écosystème Tidyverse, notamment R Markdown pour la création de rapports. Bien qu'il s'agisse d'une bonne introduction, il est important de préciser que ce n'est pas un cours complet de programmation R. Vous apprendrez suffisamment pour effectuer des analyses courantes, mais vous ne deviendrez pas un expert en programmation R. C'est une initiation, pas une exploration approfondie.

Cours 8 : Projet de synthèse – Mise en pratique

Ce dernier cours consiste en un projet de synthèse où vous choisissez un jeu de données et réalisez une analyse complète, du début à la fin. Il s’agit sans aucun doute de la partie la plus précieuse de la certification. Ce projet vous oblige à appliquer toutes vos connaissances et aboutit à un résultat concret à intégrer à votre portfolio. Mon conseil : ne le bâclez pas. Prenez le temps de réaliser une analyse approfondie et bien documentée. Ce projet est la preuve de vos compétences auprès des employeurs potentiels.

Après avoir suivi les huit cours et le projet final, je peux affirmer sans hésiter que pour la bonne personne, la certification Google Data Analytics est un excellent investissement. Mais il est essentiel de bien identifier cette personne.

Points forts : Les atouts de la certification

• Parcours d'apprentissage structuré : Pour les débutants, le programme structuré est une véritable aubaine. Il évite de se demander « que dois-je apprendre ensuite » et propose une progression claire et logique.

• Accessibilité et flexibilité : Comparé aux cours universitaires ou aux formations intensives qui peuvent coûter très cher, l'abonnement Coursera est extrêmement abordable. Vous apprenez à votre rythme.

• Approche globale : La certification enseigne l'ensemble du processus d'analyse de données, de la formulation des questions à la présentation des résultats, et non pas seulement la maîtrise d'outils isolés.

• Excellent projet final : Le projet final constitue un atout précieux pour votre portfolio, un élément indispensable pour décrocher votre premier emploi. * Notoriété de la marque : Le nom de Google est un gage de prestige et indique aux employeurs que vous avez suivi une formation conçue par un leader du secteur axé sur les données.

Points faibles : Les lacunes

• Python peu développé : La certification utilise le langage R pour la programmation. Bien que R soit puissant, Python est plus courant dans les offres d'emploi d'analystes de données aujourd'hui. Vous devrez probablement compléter votre apprentissage avec Python par vous-même.

• SQL spécifique à BigQuery : Bien que le SQL soit standard, toute votre pratique se déroule dans l'environnement Google BigQuery. Vous aurez peut-être besoin d'un temps d'adaptation lorsque vous serez confronté à une base de données plus traditionnelle comme PostgreSQL ou MySQL dans un contexte professionnel.

• Ce n'est pas une garantie d'emploi : C'est le point le plus important. Une certification seule ne vous garantit pas un emploi. Elle vous apporte les compétences de base et un élément de portfolio, mais vous devrez toujours développer votre réseau, vous entraîner aux entretiens d'embauche et potentiellement réaliser d'autres projets pour vous démarquer. * Peut paraître superficiel : Pour une personne maîtrisant déjà Excel et ayant quelques notions de SQL, les premiers cours peuvent sembler un peu lents. Ce programme est vraiment conçu pour les débutants.

L'un des principaux atouts de cette formation est son coût, mais cela peut prêter à confusion. La certification Google Data Analytics est proposée par Coursera, qui fonctionne sur un modèle d'abonnement. Aux États-Unis, le prix standard est de 49 $ par mois pour Coursera Plus.

Le coût total est donc directement lié à la durée de votre formation.

• Terminer en 3 mois : 3 x 49 $ = 147 $

• Terminer en 6 mois (estimation de Google) : 6 x 49 $ = 294 $

• Terminer en 10 mois : 10 x 49 $ = 490 $

Ce modèle flexible est idéal car il récompense l'implication. Si vous pouvez consacrer plus d'heures par semaine à votre formation, vous pouvez réaliser d'importantes économies. Coursera propose également un essai gratuit de 7 jours, ce qui vous laisse suffisamment de temps pour découvrir le premier cours et déterminer si la méthode d'enseignement vous convient.

De plus, pour celles et ceux qui ne peuvent pas se permettre les frais d'abonnement, Coursera propose une aide financière pour la plupart des cours, y compris ce certificat. Cela en fait l'une des voies d'accès les plus accessibles à ce domaine, quelle que soit votre situation financière.

IBM est l'autre acteur majeur du marché des certifications d'entrée de gamme. Alors, comment se comparent-elles ?

Outils et technologies privilégiés

C'est le principal point de différenciation. Le choix entre les deux se résume souvent au langage de programmation que vous souhaitez apprendre en premier.

• Google : se concentre sur les tableurs, SQL (BigQuery), Tableau et R.

• IBM : se concentre sur Excel, SQL, Python (avec des bibliothèques comme Pandas et NumPy) et IBM Cognos Analytics.

En résumé, votre principal critère de décision est R ou Python. Python est généralement considéré comme plus polyvalent et est plus fréquemment mentionné dans les offres d'emploi d'analyste de données. R est un outil puissant pour l'analyse statistique et est profondément ancré dans le monde universitaire et la recherche. Si votre objectif est d'apprendre Python dès le départ, la certification IBM est la voie la plus directe.

Approche et ressenti

D'après mon expérience et mes recherches, la certification Google me semble légèrement plus soignée et plus accessible aux débutants. Les vidéos sont concises et la plateforme d'apprentissage est très intuitive. La certification IBM est également excellente, mais peut parfois paraître un peu plus académique. Elle offre une introduction très complète à Python, que certains apprenants pourraient trouver plus difficile au départ que le module R de Google.

Verdict : Quelle option vous convient le mieux ?

• Choisissez Google si : Vous êtes débutant et souhaitez une introduction progressive et structurée à l'ensemble du flux de travail analytique. Vous accordez de l'importance à l'apprentissage d'un outil de visualisation de pointe comme Tableau et êtes prêt à apprendre R comme premier langage statistique.

• Choisissez IBM si : Vous souhaitez acquérir des bases solides en Python. Vous préférez un programme qui aborde les fondamentaux de la programmation dès le début et souhaitez vous familiariser avec des outils de BI d'entreprise comme Cognos.