Data analyst

Formation Data analyst : devenez opérationnel en 5 mois dans l'analyse et l’utilisation des outils de traitement de la donnée.

La formation En bref

Le métier de data analyst

Le data analyst, ou analyste de la donnée en français, analyse les données d'une entreprise et en extrait une information utile pour l'aider à progresser. Il source et modélise les données, nettoie la base constituée, crée de nouveaux indicateurs, apporte de la valeur aux données et souvent présente les données graphiquement pour les rendre plus facilement compréhensibles. Les compétences de data analyst sont parmi les plus demandées, juste avant les compétences en programmation, et celles liées à la conception de logiciels, d’après l’étude LinkedIn 2017 réalisée pour le compte du Conseil pour l’Orientation et l’Emploi.

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Pré-requis

Aucun diplôme n’est exigé pour accéder à cette formation. Il faut juste être majeur et disposer de certains pré-requis techniques : il s’agit d’être à l’aise dans l’utilisation des outils informatiques en général, des tableurs en particulier (feuilles de calcul comme Microsoft Excel ou Google Sheet), de valider des connaissances de base en programmation, mathématiques et statistiques. En complément, une forte motivation et un projet professionnel solide constituent des critères de sélection prioritaires.

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Durée

Le parcours prépare en 5 mois au métier de data analyst, permettant ainsi aux élèves d'acquérir une culture complète de la data et d’être rapidement opérationnels dans l'analyse et l’utilisation des outils de traitement de la donnée.

Le programme En détail

Le programme pédagogique prévoit l’apprentissage des outils – en particulier les statistiques et la programmation en SQL et Python – pour aborder les techniques de traitement de données pour toutes les étapes du cycle de vie de la donnée : la collecte, la préparation (nettoyage et mise en qualité), l’exploitation et enfin la restitution.

Voici quelques éléments de programme :

  • Statistiques : descriptives, exploratoires, inférentielles …
  • Programmation : Python (Numpy, Pandas), R …
  • Database : SQL, NoSQL …
  • Web : analytics, API, Web scraping, Flask …
  • Dataviz : Matplotlib, Seaborn, Bokeh …
  • Business Intelligence (BI) : Tableau Software, Power BI, Qlickview …
  • Big Data / Intelligence Artificielle (AI) : Machine learning, Deep learning …

La formation dure 5 mois  (35 heures par semaine), et de 7 à 9 mois en incluant le stage en entreprise optionnel.

Une semaine-type

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