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Data analyst, temps partiel (7 mois)

by DataScientest

Cours pratique - 15j - 350 h 00 - Réf. 4DX
Prix : 6590 € H.T.

Data analyst, temps partiel (7 mois)

by DataScientest

Voir le programme en anglais



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 !


Catalogue
Sur mesure

Formation en ligne

Réf. 4DX
  350 h 00
6590 € H.T.
Langue : FR




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 !


Objectifs pédagogiques
À l’issue de la formation, le participant sera en mesure de :
Trier, nettoyer et traiter les données afin de les analyser.
Valoriser la donnée, proposer des recommandations et accompagner la prise de décision.
Interpréter les résultats et créer des tableaux de bord.

Public concerné
Personnes souhaitant devenir Data Analyst, expert en analyse de données.

Méthodes et moyens pédagogiques
Cours et exercices en ligne, masterclass collective, séances de questions/réponses, classes de soutien, accompagnement par mail, projet fil rouge, coaching carrière individualisé, social learning.

Programme de la formation

1
Prochaines dates de sessions

  • Avril 2026 : Début au 07/04/26
  • Mai 2026 : Début au 05/05/26
  • Juin 2026 : Début au 02/06/26

2
Programmer avec Python

  • Fondamentaux de Python : variables, listes, tuples, structures, boucles, types, fonctions, classes.
  • Pandas : jeux de données, Data Cleaning, Data Processing.
  • NumPy : NumPy Array, opérations matricielles, indicateur statistique, applications.
  • Data Quality (option) : principes, variables, nettoyage, gestion des valeurs manquantes.

3
Data Visualisation

  • Matplotlib : courbes, graphiques, nuages de points, histogrammes, personnalisation de graphiques.
  • Compléments Matplotlib (option) : graphiques avancés, figures avec classes et objets.
  • Seaborn : analyse de distribution, statistique et multivariée.
  • Bokeh (option) : graphiques interactifs et intégrables sur page Web.
  • Plotly (option) : graphiques interactifs et intégrables sur page Web.

4
Database / Big Data

  • Langage SQL : requêtes, jointures, requêtes imbriquées.
  • Théorie fondamentale de l’intégration des données (option) : bases de données relationnelles, schéma, pipelines ETL.
  • Fondamentaux des APIs de données : utilisation et formatage d'une API.

5
Business Intelligence

  • Power BI : connexion, power Query, modélisation, langage DAX, création de tableaux de bord.
  • Business Intelligence : concepts et usages.
  • Looker Studio (option) : connexion aux données, tableaux de bord, fonctionnalités avancées.
  • Google Sheets & Excel : fonctionnalités de base, graphiques.
  • Tableau (option) : connexion, mise en forme, Data Visualisation.

6
Bases de données avancées

  • SQL Avancé : jointures exotiques, regroupement et agrégats, selection en aval.
  • Les bases du cloud pour l’analyste de données : concept, rôle de l'analyste.
  • Snowflake (option) : Data Warehousing, stockage et analyse de données SQL dans le cloud.

7
Web & Text Analytics

  • Text Mining : expressions régulières, gestion de données textuelles, wordclouds, analyse de sentiments.
  • Prompt Engineering : IA générative, bonnes pratiques prompt, Workflow et automatisation.
  • Web Analytics : analyse des performances, rapports personnalisés.
  • WebScraping avec BeautifulSoup : introduction langage web, extraction de contenu web, scraping sur Google.

8
Machine Learning supervisé

  • Machine Learning Data Analyst : concept, API Stickit-Learn, modèle linéaire, modèle Arbre, méthodologie.
  • Algorithmes et méthodologie de classification Scikit-Learn (option) : boosting et bagging, modèles, classification.


Solutions de financement
Plusieurs solutions existent pour financer votre formation et dépendent de votre situation professionnelle.
Découvrez-les sur notre page Comment financer sa formation ou contactez votre conseiller formation.

PARTICIPANTS
Personnes souhaitant devenir Data Analyst, expert en analyse de données.

PRÉREQUIS


COMPÉTENCES DU FORMATEUR
Les experts qui animent la formation sont des spécialistes des matières abordées. Ils ont été validés par nos équipes pédagogiques tant sur le plan des connaissances métiers que sur celui de la pédagogie, et ce pour chaque cours qu’ils enseignent. Ils ont au minimum cinq à dix années d’expérience dans leur domaine et occupent ou ont occupé des postes à responsabilité en entreprise.

MODALITÉS D’ÉVALUATION
Le formateur évalue la progression pédagogique du participant tout au long de la formation au moyen de QCM, mises en situation, travaux pratiques…
Le participant complète également un test de positionnement en amont et en aval pour valider les compétences acquises.

MOYENS PÉDAGOGIQUES ET TECHNIQUES
• Les moyens pédagogiques et les méthodes d’enseignement utilisés sont principalement : aides audiovisuelles, documentation et support de cours, exercices pratiques d’application et corrigés des exercices pour les formations pratiques, études de cas ou présentation de cas réels pour les séminaires de formation.
• À l’issue de chaque formation ou séminaire, ORSYS fournit aux participants un questionnaire d’évaluation du cours qui est ensuite analysé par nos équipes pédagogiques.
• Une feuille d’émargement par demi-journée de présence est fournie en fin de formation ainsi qu’une attestation de fin de formation si le participant a bien assisté à la totalité de la session.

MODALITÉS ET DÉLAIS D’ACCÈS
L’inscription doit être finalisée 24 heures avant le début de la formation.

ACCESSIBILITÉ AUX PERSONNES HANDICAPÉES
Pour toute question ou besoin relatif à l’accessibilité, vous pouvez joindre notre équipe PSH par e-mail à l’adresse psh-accueil@orsys.fr.