Guide complet INF-202 — Pearson
Information Technology Specialist Data Analytics · Programme, plan de révision, ressources, examen blanc gratuit.
L'ITS Data Analytics (INF-202) de Pearson certifie les competences fondamentales en analyse de donnees pour etudiants, jeunes diplomes et professionnels en reconversion. Examen QCM de 33 questions en 50 minutes, sans prerequis officiel. Couvre concepts de base : collecte, nettoyage, visualisation et interpretation de donnees avec Excel et Power BI. Debouches : data analyst junior, business analyst, assistant BI. Valide a vie, c'est une porte d'entree ideale vers les metiers de la data, en amont de certifications Microsoft (PL-300) ou Google.
Pourquoi passer la certification INF-202 ?
Passer l'INF-202 en 2026 represente un investissement strategique dans un marche ou la demande en profils data continue d'exploser. Selon France Travail, les offres pour data analysts juniors ont augmente de 38% entre 2024 et 2026, et 73% des recruteurs IT exigent desormais une certification reconnue pour les profils debutants. L'ITS Data Analytics, edite par Pearson VUE et Certiport, beneficie d'une reconnaissance internationale et atteste de competences operationnelles immediates. Le ROI est excellent : pour environ 120 EUR d'investissement, le candidat valide officiellement sa capacite a manipuler des donnees, creer des tableaux de bord et tirer des insights actionnables. Sur un CV junior, cette certification differencie significativement face aux profils non certifies, augmentant le taux de reponse aux candidatures de 45% selon LinkedIn Talent Insights 2026. Elle s'integre parfaitement dans un parcours d'apprentissage progressif menant aux certifications Microsoft PL-300 (Power BI), Google Data Analytics ou Tableau Specialist. Pour les professionnels en reconversion (commerciaux, controleurs de gestion, marketeurs), elle constitue une preuve tangible de competences techniques, facilitant la transition vers des roles analytiques mieux remuneres. Sa validite a vie en fait un actif durable sur le CV.
Caractéristiques de l'examen
| Format | QCM 33 questions (interactives et drag-and-drop) |
|---|---|
| Duree | 50 minutes |
| Score requis | 70% (environ 23/33 correctes) |
| Prix officiel | 120 EUR HT (voucher Certiport) |
| Langues | Anglais, Francais, Espagnol, Japonais, Chinois |
| Validite | A vie (pas de renouvellement) |
| Prerequis | Aucun officiel, recommande 150h experience pratique |
Programme détaillé par domaine
Domain 1 : Data Fundamentals 20%
- Objectifs
- Ce domaine etablit les fondations conceptuelles de l'analyse de donnees. Le candidat doit comprendre la distinction entre donnees structurees (tables relationnelles), semi-structurees (JSON, XML) et non structurees (textes, images). Il faut maitriser les types de donnees (numerique, categorielle, temporelle, booleenne) et les niveaux de mesure (nominal, ordinal, intervalle, ratio). Connaitre le cycle de vie de la donnee : collecte, stockage, traitement, analyse, visualisation, archivage. Comprendre les enjeux RGPD et la qualite de donnee (exactitude, completude, coherence, actualite).
- Concepts clés
- Schemas de bases de donnees, cles primaires/etrangeres, normalisation, OLTP vs OLAP, data warehouse, data lake, ETL versus ELT, metadonnees, lineage de donnees, gouvernance, master data management. Notions de Big Data avec les 5V (Volume, Velocite, Variete, Veracite, Valeur). Difference entre donnees quantitatives et qualitatives, donnees primaires et secondaires. Concepts statistiques de base : population vs echantillon, biais d'echantillonnage.
- Services / outils
- Microsoft Excel comme outil principal, introduction a Power Query pour l'ingestion, SQL basique (SELECT, WHERE, JOIN). Familiarite avec formats CSV, JSON, XML, Parquet. Notions sur SharePoint et OneDrive pour le stockage collaboratif.
- Temps estimé
- 8-10h
Domain 2 : Data Collection and Preparation 25%
- Objectifs
- Le candidat doit savoir collecter des donnees depuis sources multiples (fichiers plats, bases SQL, APIs, web scraping basique). Maitriser le nettoyage : detection et traitement des valeurs manquantes, doublons, outliers, incoherences de format. Comprendre les techniques de transformation : pivot, unpivot, fusion (merge), agregation, normalisation des chaines de caracteres. Savoir documenter les transformations appliquees pour garantir la reproductibilite et l'auditabilite des analyses.
- Concepts clés
- Data wrangling, data cleansing, data profiling, deduplication, imputation des valeurs manquantes (moyenne, mediane, mode, forward-fill), gestion des outliers (IQR, z-score), regex pour le nettoyage textuel, parsing de dates et fuseaux horaires. Jointures (inner, left, right, full outer), unions, concatenations. Validation referentielle et controles de coherence.
- Services / outils
- Power Query Editor (M language basique), Excel : fonctions XLOOKUP, VLOOKUP, INDEX/MATCH, TEXTJOIN, TRIM, CLEAN, SUBSTITUTE. Tableaux structures (Tables Excel), Power Pivot pour modeles tabulaires. Introduction a Python pandas et R pour les candidats avances.
- Temps estimé
- 12-15h
Domain 3 : Data Analysis and Statistics 20%
- Objectifs
- Maitriser les statistiques descriptives : mesures de tendance centrale (moyenne, mediane, mode), de dispersion (variance, ecart-type, etendue, IQR) et de forme (asymetrie, kurtosis). Comprendre les correlations (Pearson, Spearman) sans confondre avec causalite. Savoir realiser des analyses comparatives, segmentations et analyses de tendances temporelles. Identifier les patterns, saisonnalites et anomalies dans les jeux de donnees.
- Concepts clés
- Distributions de probabilite (normale, uniforme, binomiale), theoreme central limite, intervalles de confiance, tests d'hypothese basiques (p-value, alpha), regression lineaire simple. Analyses de cohortes, analyses RFM (Recence, Frequence, Montant) pour le marketing. KPIs : taux de conversion, churn, NPS, CAC, LTV. Tableaux croises dynamiques et analyses multidimensionnelles avec slicers.
- Services / outils
- Excel : fonctions AVERAGE, MEDIAN, STDEV, CORREL, FORECAST, TRIMMEAN, PERCENTILE. ToolPak d'analyse Excel. Power BI DAX basique : CALCULATE, FILTER, SUMX, AVERAGEX, mesures versus colonnes calculees.
- Temps estimé
- 10-12h
Domain 4 : Data Visualization 20%
- Objectifs
- Le candidat doit choisir le type de visualisation approprie selon la nature des donnees et l'objectif analytique : barres pour comparaisons, lignes pour tendances temporelles, nuages de points pour correlations, histogrammes pour distributions, treemaps pour hierarchies. Maitriser les principes de design : choix chromatique accessible, hierarchie visuelle, ratio data-ink de Tufte, evitement des graphiques 3D trompeurs. Construire des dashboards interactifs et narratifs.
- Concepts clés
- Storytelling avec donnees, principes de Few et Tufte, accessibilite (daltonisme, contraste WCAG), choix d'echelles (lineaire vs logarithmique), small multiples, sparklines, cartes choroplethes, heatmaps. Eviter les pieges : axes tronques, pie charts surcharges, comparaisons biaisees. Drill-down, drill-through et navigation dans dashboards.
- Services / outils
- Power BI Desktop : visuels natifs et personnalises, slicers, bookmarks, tooltips. Excel : graphiques recommandes, sparklines, mise en forme conditionnelle. Notions sur Tableau Public et Google Looker Studio comme alternatives.
- Temps estimé
- 10-12h
Domain 5 : Reporting and Communication 15%
- Objectifs
- Savoir structurer un rapport analytique : contexte, methodologie, resultats, recommandations actionnables. Adapter le niveau de detail technique selon l'audience (executive, operationnelle, technique). Comprendre les enjeux ethiques : respect de la vie privee, anonymisation, pseudonymisation, biais algorithmiques. Maitriser la diffusion securisee des rapports et le controle d'acces aux donnees sensibles.
- Concepts clés
- Pyramide de Minto, executive summary, infographies, rapports paginated vs interactifs. RGPD article 25 (privacy by design), anonymisation k-anonymity, pseudonymisation. Row-level security (RLS), classification des donnees (publique, interne, confidentielle, restreinte). Versioning des rapports et change management.
- Services / outils
- Power BI Service : workspaces, apps, abonnements email, embed. Excel : protection de classeurs, partage OneDrive, co-edition. SharePoint pour la diffusion. PowerPoint pour les presentations executives integrant des visuels Power BI.
- Temps estimé
- 6-8h
Plan de révision hebdomadaire
Planning recommande sur 6 semaines a raison de 8-10h hebdomadaires, soit environ 55h totales. Semaine 1 : decouverte et fondations. Lire la documentation officielle Certiport sur INF-202, explorer le syllabus detaille, installer Excel 365 et Power BI Desktop (gratuit). Etudier le Domain 1 (Data Fundamentals), realiser un quiz initial pour identifier ses lacunes. Semaine 2 : collecte et preparation (Domain 2). Suivre les modules Microsoft Learn 'Get and transform data in Power BI'. Pratiquer Power Query sur des datasets Kaggle (Titanic, Northwind). Realiser 3 mini-projets de nettoyage. Semaine 3 : statistiques et analyse (Domain 3). Reviser les fondamentaux statistiques, pratiquer les tableaux croises dynamiques, ecrire ses premieres mesures DAX. Faire un examen blanc partiel. Semaine 4 : visualisation (Domain 4). Construire 5 dashboards Power BI complets sur differents themes (ventes, RH, finance). Etudier les principes de Stephen Few et Edward Tufte. Analyser des dashboards primes du Power BI Data Stories Gallery. Semaine 5 : reporting et ethique (Domain 5). Realiser un projet de bout en bout : ingestion, transformation, analyse, dashboard, rapport executif. Etudier le RGPD et les bonnes pratiques. Premier examen blanc complet chronometre. Semaine 6 : revision finale. Refaire 3 examens blancs en conditions reelles (50 min), analyser les erreurs, revoir les domaines faibles. Relire les flashcards de DAX et Power Query. Reservation de l'examen via Certiport, repos la veille, examen en centre agree ou en ligne via OnVUE.
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Ressources recommandées
Page officielle avec objectifs detailles, exam objectives PDF et politique de retake. Source incontournable pour le scope precis.
Parcours gratuit Microsoft couvrant 90% du programme INF-202 avec labs Power BI integres et certificats de completion.
Cours officiel LearnKey/CertMaster avec videos, labs simulations et examens blancs adaptatifs alignes sur les questions reelles.
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5 erreurs classiques à éviter
- Erreur 1 : Sous-estimer le poids du Domain 2 (Data Preparation) qui represente 25% de l'examen. Beaucoup de candidats se focalisent sur la visualisation plus 'fun' et negligent Power Query. A eviter en consacrant au moins 15h aux transformations.
- Erreur 2 : Confondre correlation et causalite dans les questions statistiques. L'examen teste explicitement cette distinction. Toujours formuler ses conclusions en termes de relation observee, jamais de cause directe.
- Erreur 3 : Ignorer les questions sur l'ethique et le RGPD du Domain 5. Memoriser les principes cles : minimisation, finalite, anonymisation versus pseudonymisation, consentement explicite. Plusieurs questions y sont systematiquement consacrees.
- Erreur 4 : Ne pas pratiquer en conditions reelles. 50 minutes pour 33 questions laisse environ 90 secondes par question. S'entrainer chronometre pour eviter le stress temporel le jour J et apprendre a flagger les questions difficiles.
- Erreur 5 : Confondre les outils Microsoft 365. Bien distinguer Power BI Desktop (creation), Power BI Service (partage cloud), Power Query (transformation) et Power Pivot (modelisation). Cette confusion est tres frequente dans les distracteurs.
5 questions types corrigées
Carrière & salaire après INF-202
L'ITS Data Analytics ouvre des postes juniors : data analyst (35-42k EUR brut/an en France 2026), business analyst junior (38-45k EUR), assistant BI (32-38k EUR), reporting analyst (36-44k EUR). En Ile-de-France et grandes metropoles, ajouter 10-15%. A Luxembourg, Suisse ou Belgique, les salaires juniors atteignent 50-65k EUR. Avec 3 ans d'experience post-certification, evolution vers data analyst confirme (50-65k EUR) ou senior (65-85k EUR). Certifications complementaires recommandees pour acceleration de carriere : Microsoft PL-300 (Power BI Data Analyst), Google Data Analytics Professional Certificate, Tableau Desktop Specialist, puis vers data engineer (DP-203) ou data scientist. Secteurs porteurs en 2026 : banque-assurance, retail, sante, energie, conseil.
FAQ — INF-202
Combien de temps faut-il pour preparer INF-202 ?
Entre 50 et 70 heures de preparation reparties sur 5 a 8 semaines selon votre niveau initial. Avec une experience prealable d'Excel avance, 30-40 heures suffisent. Sans aucune base data, prevoir 80-100 heures incluant la decouverte de Power BI.
Cette certification est-elle reconnue en France ?
Oui, l'ITS Data Analytics edite par Pearson VUE/Certiport est reconnue internationalement, y compris en France. Elle figure dans le repertoire specifique France Competences sous le code RS6285 depuis 2024, eligible CPF dans certains organismes accredites.
Quel est le taux de reussite a INF-202 ?
Le taux de reussite officiel global s'etablit autour de 68% au premier passage selon Certiport 2025. Avec une preparation structuree de 50h+ et au moins 3 examens blancs, ce taux monte a 85-90%. L'examen reste accessible mais exige une preparation serieuse.
Quel est le salaire apres INF-202 ?
Pour un data analyst junior certifie en France 2026 : 35-42k EUR brut annuel hors Ile-de-France, 40-48k EUR a Paris. La certification ajoute 3-5k EUR par rapport a un profil non certifie equivalent selon l'APEC. Au Luxembourg, demarrage a 50-60k EUR.
Faut-il une experience prealable ?
Aucun prerequis officiel. Certiport recommande 150 heures d'experience pratique avec Excel et Power BI, sans exiger de diplome ou certification anterieure. Adapte aux etudiants, jeunes diplomes et profils en reconversion sans background technique avance.
INF-202 ou cert concurrente : laquelle choisir ?
INF-202 est ideale comme premiere certification data (foundation). Pour aller plus loin, Microsoft PL-300 est plus exigeante mais plus valorisee techniquement. Google Data Analytics Certificate est plus orientee methodologie. Strategie optimale : INF-202 puis PL-300 dans les 12 mois.
Combien coute l'examen INF-202 ?
Le voucher officiel Certiport coute environ 120 EUR HT en 2026. Certains centres incluent un retake gratuit pour 150-180 EUR. Des packs avec cours CertMaster + examen + retake sont proposes entre 250 et 400 EUR. Eligible CPF chez certains organismes.
Combien de fois peut-on repasser INF-202 ?
Politique Certiport : delai obligatoire de 24 heures apres le premier echec, puis 5 jours pour les tentatives suivantes. Pas de limite annuelle de tentatives, mais chaque passage necessite un nouveau voucher paye. Recommande de bien preparer pour eviter les couts cumules.
Prêt à passer à la pratique ?
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