Les formations en data science se multiplient, mais toutes ne se valent pas. DataScientest promet de transformer des débutants en professionnels de la donnée en quelques mois, avec un taux d’insertion qui fait rêver les reconversions professionnelles.
Entre marketing bien rodé et réalité du terrain, il devient difficile de distinguer les vraies opportunités des promesses creuses. Les témoignages d’anciens étudiants révèlent des expériences contrastées, allant de l’enthousiasme total aux déceptions amères sur l’accompagnement et la qualité pédagogique.
DataUniversity fait le point sur cette école qui divise autant qu’elle attire, en analysant les retours concrets de ses diplômés.
Les avis clients parlent d’eux-mêmes (note 4,6/5 sur Trustpilot)
Quand on cherche à évaluer une école de data science, les retours d’expérience valent tous les discours marketing. Sur DataScientest, les chiffres sont plutôt rassurants : 403 avis pour une note de 4,6/5 sur Trustpilot, c’est du solide. Les étudiants mettent en avant trois points qui reviennent constamment dans leurs témoignages.
D’abord, la qualité du personnel fait l’unanimité. Les formateurs sont décrits comme disponibles, bienveillants et à l’écoute – pas évident quand on galère sur un algorithme de machine learning à 23h ! L’expérience utilisateur suit le même niveau : les cours sont jugés clairs, intuitifs et bien structurés. Fini les formations où vous passez plus de temps à comprendre l’interface qu’à apprendre.
Le contenu des formations semble tenir ses promesses. Les anciens étudiants parlent d’un contenu dense, adapté aux vrais enjeux du métier, avec une approche pédagogique axée sur la pratique. Comme le résume un diplômé : « Formation très intéressante pour comprendre les concepts de l’IA » ou encore « Excellente formation, bien structurée, accessible même pour les débutants ».
Des parcours nombreux pour tous les profils (du bootcamp à l’alternance)
L’école propose un catalogue qui couvre l’essentiel de l’écosystème data. Vous avez le choix entre cinq spécialisations principales :
- Data Analyst (pour ceux qui veulent analyser et visualiser les données)
- Data Scientist (l’option machine learning et IA)
- Data Engineer (pour construire les infrastructures data)
- MLOps (pour déployer et maintenir les modèles en production)
- DevOps (pour l’automatisation et l’infrastructure)
Côté formats, DataScientest s’adapte à votre situation. Le bootcamp reste le format phare : intensif, sur 11 semaines, parfait si vous voulez une reconversion rapide. La formation continue convient mieux si vous travaillez déjà et voulez monter en compétences progressivement. L’alternance, elle, vous permet d’apprendre tout en étant payé – le combo gagnant pour beaucoup.
Les témoignages d’anciens étudiants confirment cette diversité. Selim, ancien master en management commercial devenu Data Analyst, loue la pédagogie « learning by doing ». Jordan, ingénieur télécoms reconverti, a apprécié le suivi efficace du bootcamp. Même constat pour Zhanna, qui a suivi la formation Data Engineer 100% en ligne depuis son background en management.
Points forts et limites à connaître avant de vous lancer
Les atouts de DataScientest ressortent clairement des retours d’expérience. Le suivi personnalisé fait la différence : vous n’êtes pas lâché dans la nature avec vos questions. L’accès aux environnements cloud (Azure, AWS, Google) pour s’entraîner, c’est un vrai plus quand on sait le coût de ces plateformes. L’accompagnement par le Pôle Carrière aide aussi pour la recherche d’emploi post-formation.
Mais soyons francs : cette formation demande un investissement conséquent. Comme le souligne Tati, ancienne de la finance reconvertie en Data Analyst : « Formation satisfaisante mais nécessite un investissement significatif ». On parle autant de temps que d’argent. Le rythme est soutenu, comme le confirme SebKing, docteur en biologie devenu Data Engineer : « Formation alliant théorie et pratique, rythme soutenu ».
Les cours asynchrones permettent de poser des questions, mais il faut être autonome et motivé. Nicolas D., ancien opticien reconverti, le dit clairement : « Excellente formation, engagement nécessaire ». Si vous cherchez une formation où on vous tient la main du début à la fin, ce n’est peut-être pas le bon choix. Mais si vous êtes prêt à vous investir, les résultats semblent au rendez-vous.
Combien ça coûte vraiment (et comment financer sa formation) ?
Parlons cash : une formation DataScientest, c’est un investissement qui se situe généralement entre 6 000 et 12 000 euros selon le parcours et le format choisi. Le bootcamp Data Scientist coûte par exemple autour de 8 500 euros, tandis que les formations en alternance sont prises en charge par l’entreprise d’accueil. Oui, ça pique au portefeuille, mais regardons les options de financement disponibles.
Heureusement, vous n’êtes pas obligé de sortir votre carte bleue. Le CPF (Compte Personnel de Formation) peut couvrir une partie substantielle des frais – vérifiez votre solde sur moncompteformation.gouv.fr avant tout. Pour les demandeurs d’emploi, Pôle Emploi finance régulièrement ces formations via l’AIF (Aide Individuelle à la Formation). Les salariés peuvent négocier une prise en charge avec leur employeur dans le cadre du plan de développement des compétences.
Une formation DataScientest peut être financée à 100% sans sortir un euro de votre poche grâce aux dispositifs publics.
L’alternance reste le format le plus malin financièrement : vous êtes payé pendant votre formation (entre 800 et 1 500 euros par mois selon votre âge et niveau), et l’entreprise règle les frais de scolarité. Seul hic : il faut décrocher le contrat d’alternance, ce qui demande un peu plus d’efforts en amont. DataScientest accompagne ses étudiants dans cette recherche, mais la motivation personnelle reste indispensable.
Après la formation : que deviennent vraiment les diplômés ?
Les chiffres de placement, c’est bien beau sur le papier, mais creusons un peu. DataScientest annonce un taux d’insertion de 85% à 6 mois, ce qui reste dans la moyenne haute du secteur. Mais attention aux nuances : tous les diplômés ne décrochent pas forcément le job de leurs rêves dès la sortie. Certains commencent par des stages, d’autres par des CDD avant de stabiliser leur situation.
Les salaires d’entrée fluctuent énormément selon votre profil et la région. En région parisienne, un junior Data Analyst peut espérer entre 35 000 et 42 000 euros annuels, tandis qu’un Data Scientist débutant vise plutôt 40 000 à 50 000 euros. En région, comptez 15 à 20% de moins, mais le coût de la vie suit la même logique. Les profils avec une première expérience professionnelle s’en sortent généralement mieux que les purs débutants.
Le réseau d’anciens joue un rôle non négligeable dans la recherche d’emploi. DataScientest organise des événements networking et maintient une communauté active sur LinkedIn. Plusieurs témoignages mentionnent des opportunités trouvées via d’anciens camarades de promotion. C’est un avantage concret qu’il ne faut pas négliger dans votre réflexion.
Les alternatives sérieuses à considérer (pour faire le bon choix)
Avant de foncer tête baissée, jetez un œil à la concurrence. Le Wagon propose des bootcamps data avec une approche plus internationale et un réseau mondial d’anciens. Jedha mise sur des formats courts et intensifs avec une pédagogie axée projets. OpenClassrooms offre des parcours 100% en ligne avec un accompagnement individualisé, parfait si vous préférez apprendre à votre rythme.
Côté formations universitaires, les masters en data science se multiplient dans les universités françaises. Plus longs (2 ans), ils offrent une approche plus théorique mais coûtent moins cher et délivrent un diplôme d’État. Les écoles d’ingénieurs comme l’ENSAE ou Télécom Paris restent des références, mais demandent un niveau d’entrée plus élevé.
- DataScientest : équilibre théorie/pratique, accompagnement personnalisé
- Le Wagon : réseau international, pédagogie projet
- Jedha : formats courts, approche startup
- OpenClassrooms : 100% en ligne, rythme flexible
- Universités : diplôme d’État, coût réduit, approche académique
DataScientest affiche des résultats impressionnants (mais à quel prix ?)
Avec un taux d’insertion professionnelle de 90 à 96 % en moins de 6 mois, DataScientest se positionne clairement au-dessus de la moyenne du marché. L’organisme mise sur des certifications solides avec Mines Paris – PSL et l’Université de la Sorbonne pour crédibiliser ses formations. Ces chiffres sont alléchants, mais ils reflètent aussi le niveau d’exigence : vous devrez vraiment vous investir pour décrocher ces résultats.
Côté tarifs, préparez-vous à un investissement conséquent. La formation Data Scientist complète (40h de programmation + 30h de ML avancé avec PySpark et Docker) vous coûtera entre 7 000 et 7 900 €. Pour débuter en Data Analyst, comptez 3 900 à 6 590 €, tandis que les spécialisations courtes comme Power BI oscillent entre 1 290 et 2 490 €. Heureusement, le système de parrainage peut vous faire économiser 200 à 400 € ou vous offrir un bon Amazon de 200 €.
Les formats s’adaptent à vos contraintes : bootcamp intensif de 8 à 12 semaines ou parcours étalé sur plusieurs mois. Le programme couvre l’essentiel du stack data moderne (Python, SQL, Machine Learning, visualisation avec Matplotlib et Power BI, jusqu’au Deep Learning et MLOps). Dans les comparatifs 2026, DataScientest reste compétitif face à Jedha ou ORSYS, même si le prix peut faire réfléchir.
Sylvain (Angers) « j’ai investi 5000 € mais cherché un emploi pendant 1 an »
J’ai suivi la formation Data Analyst chez DatascienTest en 2023, attirée par le format d’1 cours hebdomadaire en distanciel qui s’adaptait à mon emploi du temps. Le programme exigeait de valider 8 modules sur 10 pour obtenir la certification, ce qui semblait accessible. Après avoir déboursé 5000 €, j’ai rapidement constaté que le contenu était plus superficiel que prévu pour ce tarif.
Malgré l’obtention de ma certification et le projet de groupe final, ma recherche d’emploi s’est étalée sur 12 mois complets. Quand j’ai finalement décroché un poste dans le secteur bancaire, les recruteurs n’ont pas particulièrement valorisé cette formation sur mon CV. Le manque d’accompagnement personnalisé et l’absence de cours en direct m’ont fait regretter mon choix, d’autant que j’ai découvert par la suite des alternatives comme Le Wagon ou Jedha.
Avec le recul, je réalise qu’il existe des ressources beaucoup moins onéreuses sur YouTube ou Udemy qui auraient pu m’apporter des compétences similaires. La plateforme génère pourtant 57 000 visiteurs hebdomadaires et 1 400 contributions, ce qui témoigne d’un certain engouement, mais mon expérience personnelle ne justifie pas l’investissement financier consenti.
