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490 € / mois
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Cours
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A l’issue de la formation, le stagiaire pourra assurer les fonctions de Data Analyst. Il saura traiter des données qualitatives et quantitatives afin de résumer des informations pertinentes liées à des problématiques métier ou marketing. En parfaite autonomie, il saura mettre en œuvre les méthodes d’analyse adéquates pour interpréter les résultats issus d’une analyse de données.

L’objectif de ce cursus est de former des professionnels en charge de l’analyse de données afin qu’ils soient capables, à partir de l’exploitation de leurs analyses, d’aider les chefs de services et dirigeants à prendre de bonnes décisions.

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Prérequis

  • BAC +3 (ou 3 années d’expérience) dans un des domaines suivants : Informatique, génie logiciel, infrastructure, Statistiques, mathématiques, Métier : communication, marketing, commerce, économie, biologie, droit, finance, gestion, …
  • La formation repose sur 3 disciplines essentielles : l’informatique, les statistiques / mathématiques et la connaissance d’une domaine (métier). Il est nécessaire d’avoir un BAC+3 dans une des 3 disciplines. La discipline métier étant très large n’hésitez pas à nous contacter pour plus de renseignements.
  • Les personnes n’ayant jamais fait d’informatique et de statistiques / mathématiques peuvent suivre la formation. Ces disciplines sont reprises à un niveau débutant.

Programme

Le programme Data Analyst est construit autour de 3 disciplines essentielles :

  • Les statistiques pour la Data
  • L’analyse des problématiques business
  • Les outils informatiques

Le rythme de formation est de 1 jours par semaine le samedi à distance avec un formateur sur l’outil Team de Microsoft (fournit lors de votre inscription). La formation est estimée à une durée de 4 mois. Le reste du temps, l’étudiant a accès à 16 modules de formation répartis en 4 phases validées par des projets à réaliser. Cette formation est totalement compatible avec une activité professionnelle.

Le cursus de Data Analyst représente un total de 433 heures de formation dont :

  • 144 heures de formation à distance avec un enseignant le samedi
  • 207 heures de formation en ligne
  • 52 heures de projets
  • 30 heures de préparation de l’examen final

Cette formation en ligne correspond à la formation présentielle à Bordeaux de Data Analyst. Cliquez ici pour en savoir plus.

Répartition du programme par discipline

Statistiques et mathématiques : concepts mathématiques, algèbre linéaire, statistiques et probabilité, statistique descriptive, statistique inférentielle, séries temporelles, modélisation des phénomènes, modèles statistiques

Informatique : stratégie de collecte de données, algorithmes avec Python et R, conception d’algorithmes.

Collecte de données : manipulation et agrégation de données, données manquantes, utilisation des ETL, bases de données, Data Wrangling, scrapping

Visualisation de donnée : HTML, D3js, rédaction de rapports et graphiques, analyse et validation d’indicateurs, conception de tableaux de bord

Gestion de projets Data : gouvernance des données, organisation des projets Data, SCRUM et méthodes agiles, travail en équipe

Data Marketing : eCommerce, Supply Chain, stratégie Data marketing, KPI, analytics, scoring

Outils Data : Tableau, PowerBI, Google Collab, Anaconda, PyCharm, R studio, Excel, SAP, SPSS, Python, librairies Python, R, librairies R, Talend, SQL, …

Diplôme et certification

Le processus de certification est organisé en trois phases : le suivi des enseignements obligatoire dans leur intégralité, la réussite des projets, ainsi que la réussite du test final de certification.

Ces trois phases validées permettent l’obtention du Certificat de Data Analyst de l’Institut de Science des Données ainsi que le diplôme universitaire de l’université de Cergy Pontoise (voir processus de certification).

Les étudiants qui le souhaitent pourront, en cas de réussite du certificat, intégrer la formation de Data Scientist.

Matériel nécessaire :

  • Un ordinateur de type PC ou MAC
  • Une connexion Internet

Vous n'avez pas besoin d'un ordinateur dernière génération.