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Gegevensanalist, parttime (7 maanden)

door DataScientest

Praktijkcursus - 15d - 105u00 - Ref. 4DX
Prijs : 6590 € V.B.

Gegevensanalist, parttime (7 maanden)

door DataScientest



Devenez expert en analyse de données avec ce parcours proposé par notre partenaire DataScientest. Un Data Analyst traite les données afin d’en extraire des informations pertinentes et utilise des outils de Business Intelligence pour répondre à des enjeux spécifiques. Cette formation certifiante se déroule à distance dans un format hybride mêlant temps d’échanges synchrones avec un formateur expert, exercices pratiques et modules E-learning. Basée sur la pédagogie Learning By Doing, vous réaliserez un projet fil rouge en équipe afin de mettre en pratique vos connaissances. Lors de votre inscription, vous serez rattaché à l’une des promotions Datascientest. A l’issue de cette formation, vous obtiendrez un certificat « Data Analyst » des Mines Paris - PSL Executive ainsi que le bloc de compétence 3 de la certification RNCP « Manager en data marketing ». Contactez-nous dès maintenant pour connaître les prochaines dates !


Catalogus
Op maat

Online cursus

Ref. 4DX
  105u00
Prix : 6590 € V.B.
Taal : NL
Deze opleiding is ook beschikbaar in het Engels.




Devenez expert en analyse de données avec ce parcours proposé par notre partenaire DataScientest. Un Data Analyst traite les données afin d’en extraire des informations pertinentes et utilise des outils de Business Intelligence pour répondre à des enjeux spécifiques. Cette formation certifiante se déroule à distance dans un format hybride mêlant temps d’échanges synchrones avec un formateur expert, exercices pratiques et modules E-learning. Basée sur la pédagogie Learning By Doing, vous réaliserez un projet fil rouge en équipe afin de mettre en pratique vos connaissances. Lors de votre inscription, vous serez rattaché à l’une des promotions Datascientest. A l’issue de cette formation, vous obtiendrez un certificat « Data Analyst » des Mines Paris - PSL Executive ainsi que le bloc de compétence 3 de la certification RNCP « Manager en data marketing ». Contactez-nous dès maintenant pour connaître les prochaines dates !


Pedagogische doelstellingen
Aan het einde van de training is de deelnemer in staat om:
Gegevens sorteren, opschonen en verwerken voor analyse.
Waarde toevoegen aan gegevens, aanbevelingen doen en besluitvorming ondersteunen.
Resultaten interpreteren en dashboards maken.

Doelgroep
Mensen die Data Analist willen worden.

Voorafgaande vereisten
Un diplôme ou un titre de niveau bac+3 ainsi qu'un bon niveau en mathématiques.
Pour les candidats ne présentant pas le niveau de qualification requis, une dérogation est possible sur dossier.

Certificatie
Pour clôturer la formation, l’équipe pédagogique évaluera le projet fil rouge de l’apprenant à l’aide d’un rapport écrit et d’une soutenance à distance. La validation des compétences développées au cours de la formation Data Analyst vous permettra d’obtenir : • Un certificat de l'École des Mine Paris - PSL Executive Education • Le bloc de compétence 3 de la certification RNCP de niveau 7 “Manager en data marketing” enregistrée au RNCP sous le n°RNCP39591.

Praktische modaliteiten
Digitale activiteiten
Online cursussen en oefeningen, masterclasses in groepen, vraag- en antwoordsessies, ondersteunende lessen, e-mailondersteuning, rode draad projecten, een-op-een loopbaancoaching, sociaal leren.
Mentorschap
Un formateur expert accompagne l’apprenant tout au long de sa formation. Il échange régulièrement avec lui sur son projet fil rouge et l’accompagne lors de points de mentorat (individuel). Plusieurs formateurs animent également les différentes masterclass (classes collectives) et répondent aux questions des apprenants à tout moment depuis un forum dédié. En complément, de nombreuses séances de questions-réponses peuvent être organisées pour aider les apprenants.
Pedagogiek en praktijk
Lors de l’inscription, l’apprenant est affecté à une promotion (dates à définir lors de l’inscription) et reçoit son calendrier de formation. Le parcours de formation est découpé en « Sprint » de plusieurs semaines sur une thématique dédiée. Chaque semaine l’apprenant est convié à un temps d’échange avec le formateur qui se présente sous la forme de masterclass (classe collective) ou de points de mentorat (individuel). Pendant 80% du temps, l’apprenant travaille en autonomie sur la plateforme d’enseignement. Tous les modules intègrent des exercices pratiques permettant de mettre en œuvre les concepts développés en cours. L’apprenant doit également travailler en binôme ou trinôme sur un projet fil rouge tout au long de la formation. Cela lui permettra de développer et faire reconnaitre ses compétences. En complément, des événements et ateliers thématiques sont régulièrement proposés pour permettre aux apprenant de découvrir les dernières innovations en matière de Data Science. Afin de suivre efficacement la formation, nous estimons le temps travail nécessaire entre 8 et 10 heures par semaine.

Opleidingsprogramma

1
Volgende sessiedata

  • Oktober 2025: Begint op 07/10/25
  • November 2025: Begint op 04/11/25
  • December 2025: Begint op 02/12/25

2
Programmeren met Python

  • Python basisbeginselen: variabelen, lijsten, tupels, structuren, lussen, types, functies, klassen.
  • Pandas: gegevenssets, gegevens opschonen, gegevens verwerken.
  • NumPy: NumPy Array, matrixbewerkingen, statistische indicator, toepassingen.
  • Gegevenskwaliteit (optioneel): principes, variabelen, opschonen, beheer van ontbrekende waarden.

3
Visualisatie van gegevens

  • Matplotlib: curven, grafieken, scatterplots, histogrammen, aanpasbare grafieken.
  • Matplotlib add-ons (optioneel): geavanceerde afbeeldingen, figuren met klassen en objecten.
  • Seaborn: verdeling, statistische en multivariate analyse.
  • Bokeh (optioneel): interactieve afbeeldingen die in een webpagina kunnen worden geïntegreerd.
  • Plotly (optioneel): interactieve afbeeldingen die in een webpagina kunnen worden geïntegreerd.

4
Database / Grote gegevens

  • SQL-taal: query's, joins, geneste query's.
  • Grondbeginselen van gegevensintegratie (optioneel): relationele databases, schema, ETL-pijplijnen.
  • Grondbeginselen van data-API's: een API gebruiken en formatteren.

5
Bedrijfsinformatie

  • Power BI: verbinding, Power Query, modellering, DAX-taal, dashboard maken.
  • Business Intelligence: concepten en toepassingen.
  • Looker Studio (optioneel): gegevensverbinding, dashboards, geavanceerde functies.
  • Google Sheets & Excel: basisfuncties, grafieken.
  • Tabel (optioneel): verbinding, opmaak, visualisatie van gegevens.

6
Geavanceerde databases

  • Geavanceerde SQL: exotische joins, groeperen en aggregeren, downstream selectie.
  • De basis van de cloud voor de gegevensanalist: concept, rol van de analist.
  • Snowflake (optioneel): Data Warehousing, opslag en analyse van SQL-gegevens in de cloud.

7
Web- en tekstanalyse

  • Text mining: reguliere uitdrukkingen, tekstgegevensbeheer, woordwolken, sentimentanalyse.
  • Prompt Engineering: generatieve AI, prompt best practices, workflow en automatisering.
  • Web Analytics: prestatieanalyse, rapporten op maat.
  • WebScraping met BeautifulSoup: inleiding tot webtaal, extractie van webinhoud, Google scraping.

8
Machine leren onder toezicht

  • Machine Learning Data Analyst: concept, Stickit-Learn API, lineair model, boommodel, methodologie.
  • Scikit-Learn classificatiealgoritmen en methodologie (optie): boosting en bagging, modellen, classificatie.
DEELNEMERS
Mensen die Data Analist willen worden.

VOORAFGAANDE VEREISTEN
Un diplôme ou un titre de niveau bac+3 ainsi qu'un bon niveau en mathématiques.
Pour les candidats ne présentant pas le niveau de qualification requis, une dérogation est possible sur dossier.

VAARDIGHEDEN VAN DE CURSUSLEIDER
De deskundigen die de cursus leiden zijn specialisten op het betreffende vakgebied. Zij werden geselecteerd door onze pedagogische teams zowel om hun vakkennis als hun pedagogische vaardigheden voor elke cursus die zij geven. Zij hebben minstens vijf tot tien jaar ervaring in hun vakgebied en oefenen of oefenden verantwoordelijke bedrijfsfuncties uit.

BEOORDELINGSMODALITEITEN
De cursusleider beoordeelt de pedagogische vooruitgang van de deelnemer gedurende de gehele cursus aan de hand van meerkeuzevragen, praktijksituaties, praktische opdrachten, …
De deelnemer legt ook van tevoren en naderhand een test af ter bevestiging van de verworven kennis.

PEDAGOGISCHE EN TECHNISCHE MIDDELEN
• De gebruikte pedagogische middelen en cursusmethoden zijn voornamelijk: audiovisuele hulpmiddelen, documentatie en cursusmateriaal, praktische oefeningen en correcties van de oefeningen voor praktijkstages, casestudies of reële voorbeelden voor de seminars.
• Na afloop van de stages of seminars verstrekt ORSYS de deelnemers een evaluatievragenlijst over de cursus die vervolgens door onze pedagogische teams wordt geanalyseerd.
• Na afloop van de cursus wordt een presentielijst per halve dag verstrekt, evenals een verklaring van de afronding van de cursus indien de stagiair alle sessies heeft bijgewoond.

TOEGANGSMODALITEITEN EN TERMIJNEN
De inschrijving dient 24 uur voor aanvang van de cursus plaatsgevonden te hebben.

TOEGANKELIJKHEID VOOR MINDERVALIDEN
Is voor u speciale toegankelijkheid vereist? Neem contact op met mevr. FOSSE, contactpersoon voor mindervaliden, via het adres psh-accueil@ORSYS.fr om uw verzoek en de haalbaarheid daarvan zo goed mogelijk te bestuderen.