Cursus Data analyst

Description de la formation

Formation intensive pour maîtriser les compétences clés de l'analyse de données, incluant la manipulation de données avec Python et Excel, l'utilisation de SQL, la visualisation avec Power BI ou Tableau, et l'application de techniques statistiques pour générer des insights à partir des données.

Objectifs de la formation

À l’issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les fondamentaux de l'analyse de données : Apprendre à manipuler, nettoyer, et explorer les données.
• Maîtriser les outils de visualisation : Concevoir des tableaux de bord interactifs et des rapports clairs.
• Acquérir des compétences en bases de données : Savoir interroger des données avec SQL et gérer des bases de données relationnelles.
• Appliquer des méthodes analytiques avancées : Explorer les statistiques descriptives et l'analyse prédictive pour résoudre des problématiques métiers.
• Réaliser un projet de bout en bout : Intégrer l’ensemble des compétences dans un cas pratique.

A qui s'adresse cette formation ?

La formation est destinée à un large public, notamment :

• Étudiants et jeunes diplômés en informatique ou statistiques : Pour acquérir des compétences pratiques en analyse de données et se préparer au marché de l’emploi.
• Professionnels en reconversion : Ceux souhaitant se réorienter vers une carrière dans la data et développer des compétences analytiques adaptées aux besoins actuels.
• Analystes métiers : Pour renforcer leurs compétences en manipulation de données, reporting et prise de décision basée sur des insights.
• Développeurs ou ingénieurs IT : Désireux d’élargir leurs compétences vers l’analyse de données et les visualisations.
• Managers et décideurs : Intéressés par une meilleure compréhension des outils et techniques d’analyse pour mieux interpréter les données dans leurs décisions stratégiques.

Pré-requis

Aucun pré-requis spécifique n'est nécessaire.

Programme de la formation

Manipulation et exploration des données (3 jours)

• Objectif : Introduction à l’analyse de données et aux outils principaux.
• Contenu :
  Vue d’ensemble de la data analysis.
  Introduction à Python pour la manipulation des données.

• Objectif : Nettoyer et préparer les données.
• Contenu :
  Manipulation avec pandas.
  Gestion des données manquantes et transformation des variables.

Analyse exploratoire des données (EDA)

• Objectif : Explorer et comprendre les tendances des données.
• Contenu :
  Visualisation avec Matplotlib et Seaborn.
  Détection des outliers et identification des patterns.

Utilisation avancée de pandas et Excel

• Objectif : Gérer des tâches complexes dans Excel et Python.
• Contenu :
  Fonctionnalités avancées d'Excel pour les analystes.
  Intégration entre Excel et Python pour les workflows.

Bases de données et SQL (3 jours)

• Objectif : Comprendre les bases de données relationnelles.
• Contenu :
  Introduction aux bases relationnelles.
  Concepts clés : tables, clés primaires, relations.

• Objectif : Apprendre les bases du SQL.
• Contenu :
  Écriture de requêtes simples : SELECT, WHERE, JOIN.
  Regroupements et agrégations.

Jour 5 : SQL avancé

• Objectif : Optimiser et analyser des bases complexes.
• Contenu :
  Sous-requêtes, vues et procédures stockées.
  Optimisation des requêtes.

Jour 6 : Introduction aux bases NoSQL

• Objectif : Explorer les bases non relationnelles.
• Contenu :
  Concepts clés de NoSQL : JSON, clés-valeurs, documents.
  Exploration avec MongoDB ou Firebase.

Bloc 3 : Visualisation de données et storytelling (3 jours)
Tableau et Power BI

• Objectif : Maîtriser les outils de visualisation interactifs.
• Contenu :
  Introduction à Tableau/Power BI.
  Création de tableaux de bord interactifs.

Visualisation avancée et storytelling

• Objectif : Raconter une histoire à partir des données.
• Contenu :
  Techniques de storytelling visuel.
  Intégration des visualisations dans des présentations.

Reporting automatisé

• Objectif : Créer des rapports automatisés et dynamiques.
• Contenu :
  Automatisation avec Excel et Python.
  Génération et distribution de rapports avec des scripts.

Bloc 4 : Projet final et préparation aux certifications (3 jours)
Lancement du projet final

• Objectif : Appliquer les connaissances à un cas concret.
• Contenu :
  Définition du projet et exploration initiale des données.
  Élaboration d’un plan d’analyse.

Analyse et visualisation

• Objectif : Développer une solution analytique complète.
• Contenu :
  Construction du modèle analytique.
  Création des visualisations et des tableaux de bord.

Présentation et validation des acquis

• Objectif : Préparer et présenter les résultats.
• Contenu :
  Présentation finale des projets.
  Feedback et préparation aux certifications (Tableau Desktop, Power BI Analyst, etc.).

Atouts de la formation

• Approche pédagogique et modulaire: Alternance entre théorie et pratique pour une meilleure assimilation des concepts.
• Intégration Cloud: Forte orientation vers les solutions cloud et distribuées.
• Intervenants qualifiés: Formateurs spécialisés ayant une expérience concrète dans le domaine.
• Outils et supports pédagogiques: Accès à des ressources en ligne, des démonstrations en direct et des études de cas réelles.
• Accessibilité: Formation ouverte à tous, sans pré-requis techniques avancés.
• Mise en Pratique: Projet complet dès la fin des modules pour consolider les acquis.
• Préparation à l’Industrie: Focus sur les certifications et outils standards utilisés dans le milieu professionnel.

Méthodes pédagogiques et outils utilisés

• Démonstrations en direct avec des services de data science.
• Ateliers pratiques et études de cas réels dans des secteurs variés (industrie, commerce, santé).
• Retour d'expérience : Partage des meilleures pratiques et des erreurs courantes en entreprise.
• Simulations et outils : Utilisation de simulateurs pour des ateliers interactifs.

Evaluation

• QCM de fin de formation pour tester la compréhension des concepts abordés.
• Études de cas pratiques ou discussions de groupe pour mettre en application les connaissances acquises.
• Évaluation continue pendant les sessions pratiques.
• Mise en Pratique : Projet complet dès la fin des modules pour consolider les acquis.

Références Normatives

• Well-Architected cloud Framework.
• RGPD (Règlement Général sur la Protection des Données).
• ISO 27001, SOC 2 (Service Organization Control).
• NIST Cybersecurity Framework.