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Data analyst, part-time (7 months)

by DataScientest

Practical course - 43d - 301h00 - Ref. 4DX
Price : 6590 € E.T.

Data analyst, part-time (7 months)

by 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 !


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Online course

Ref. 4DX
  301h00
Prix : 6590 € E.T.
Language : EN
This course is also available in English.




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 !


Teaching objectives
At the end of the training, the participant will be able to:
Sort, clean and process data for analysis.
Add value to data, make recommendations and support decision-making.
Interpret results and create dashboards.

Intended audience
People wishing to become Data Analysts.

Prerequisites
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.

Certification
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.

Practical details
Digital activities
Online courses and exercises, group masterclasses, question/answer sessions, support classes, e-mail coaching, red thread projects, individualized career coaching, social learning.
Mentoring
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.
Pedagogy and practice
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.

Course schedule

1
Upcoming session dates

  • October 2025: Start date 07/10/25
  • November 2025: Start date 04/11/25
  • December 2025: Start date 02/12/25

2
Programming with Python

  • Python fundamentals: variables, lists, tuples, structures, loops, types, functions, classes.
  • Pandas: datasets, Data Cleaning, Data Processing.
  • NumPy: NumPy Array, matrix operations, statistical indicator, applications.
  • Data Quality (optional): principles, variables, cleaning, handling missing values.

3
Data Visualization

  • Matplotlib: curves, graphs, scatterplots, histograms, graph customization.
  • Matplotlib add-ons (optional): advanced graphics, figures with classes and objects.
  • Seaborn: distribution, statistical and multivariate analysis.
  • Bokeh (optional): interactive graphics that can be integrated into Web pages.
  • Plotly (optional): interactive graphics that can be integrated into Web pages.

4
Database / Big Data

  • SQL language: queries, joins, nested queries.
  • Fundamental theory of data integration (optional): relational databases, schema, ETL pipelines.
  • Data API fundamentals: API usage and formatting.

5
Business Intelligence

  • Power BI: connection, power Query, modeling, DAX language, dashboard creation.
  • Business Intelligence: concepts and uses.
  • Looker Studio (optional): data connection, dashboards, advanced functions.
  • Google Sheets & Excel: basic functions, charts.
  • Table (optional): connection, formatting, data visualization.

6
Advanced databases

  • Advanced SQL: exotic joins, grouping and aggregation, downstream selection.
  • Cloud basics for the data analyst: concept, role of the analyst.
  • Snowflake (optional): Data Warehousing, storage and analysis of SQL data in the cloud.

7
Web & Text Analytics

  • Text mining: regular expressions, text data management, wordclouds, sentiment analysis.
  • Prompt Engineering: generative AI, prompt best practices, workflow and automation.
  • Web Analytics: performance analysis, customized reports.
  • WebScraping with BeautifulSoup: introduction to web language, web content extraction, Google scraping.

8
Supervised Machine Learning

  • Machine Learning Data Analyst: concept, Stickit-Learn API, linear model, tree model, methodology.
  • Scikit-Learn classification algorithms and methodology (optional): boosting and bagging, models, classification.
PARTICIPANTS
People wishing to become Data Analysts.

PREREQUISITES
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.

TRAINER QUALIFICATIONS
The experts leading the training are specialists in the covered subjects. They have been approved by our instructional teams for both their professional knowledge and their teaching ability, for each course they teach. They have at least five to ten years of experience in their field and hold (or have held) decision-making positions in companies.

ASSESSMENT TERMS
The trainer evaluates each participant’s academic progress throughout the training using multiple choice, scenarios, hands-on work and more.
Participants also complete a placement test before and after the course to measure the skills they’ve developed.

TEACHING AIDS AND TECHNICAL RESOURCES
• The main teaching aids and instructional methods used in the training are audiovisual aids, documentation and course material, hands-on application exercises and corrected exercises for practical training courses, case studies and coverage of real cases for training seminars.
• At the end of each course or seminar, ORSYS provides participants with a course evaluation questionnaire that is analysed by our instructional teams.
• A check-in sheet for each half-day of attendance is provided at the end of the training, along with a course completion certificate if the trainee attended the entire session.

TERMS AND DEADLINES
Registration must be completed 24 hours before the start of the training.

ACCESSIBILITY FOR PEOPLE WITH DISABILITIES
Do you need special accessibility accommodations? Contact Mrs. Fosse, Disability Manager, at psh-accueil@orsys.fr to review your request and its feasibility.