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Formation continue

DATA ANALYST Picto formation

LE CHIFFRE
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Objectifs de la formation

Picto rouler et dérouler

Le Data Analyst prend en charge la conception et le développement d’applications informatiques. Il conçoit, modélise et actualise la structure des bases de données selon les orientations et les besoins de l’entreprise.
Ainsi, il est un collaborateur incontournable parce qu’il fournit aux décideurs à tout moment les éléments nécessaires aux prises de décisions stratégiques permettant de faire évoluer l’entreprise.
Un Data Analyst doit donc d’une part, avoir une compréhension fine des activités de son entreprise, et d’autre part être un excellent communicant. Il doit être doté de solides compétences en statistiques et être à l’aise avec la visualisation des données.

Métiers visés :

Data Analyst, Chargé d’études statistiques, Statisticien, Data miner, Business analyst….Le volume des données et leurs variétés sont en perpétuelle évolution dans les entreprises.
La formation est à vocation professionnalisante, permet d’avoir une compréhension fine des activités des entreprises et d’être un excellent communicant.
A l’issue de la formation, vous serez doté de solides compétences en statistiques et serez à l’aise avec la visualisation des données.

Nos formateurs vous apprendrons à interroger les bases de données, créer des dashboards comprenant des graphiques et indicateurs pertinents, explorer des données et tester des hypothèses statistiques.

630H de formation

Formation éligible au CPF

De nombreuses possibilités de financement

Avec stage en entreprise

Classe virtuelle + accès illimité aux cours enregistrés

Collectif

De 35 h en semaine

Eligible au CQP2 "base de données" du Titre Professionnel du Ministre du Travail de niveau 6

Possibilité de poursuivre en Master Big Data / Informatique et Web / Data Scientist / Big Data / Intelligence Artificielle

Formation à distance

Formation éligible à l'alternance

Pré-requis

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Donnée non disponible

Contenu pédagogique

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2. Fondamentaux (Modélisation, Langages et Systèmes)

UML, Langage SQL et interrogation d’une Bdd
SGDB du marché
Notions de statistiques et probabilités
Python et notions de langage R
3. Fondamentaux de l’analyse de données

Collecte des données : typologie des sources, les données non structurées, ETL/ELT, typologie 3V des sources
Hadoop : HDFS et écosystème distribué
Analytics et Apprentissage du choix d’un algorithme, modèles automatiques
SPARK : gestion des cluster, ML dans SPARK, variables prédictives, classification et régression
Traitement en flux Streams, STORM
Analyser et modéliser des séries temporelles
Python : Manipulation avec Pandas, Numpy
4. Analyse et Machin Learning

Apprentissage supervisé, apprentissage non supervisé et méta-apprentissage
Ingénierie de la décision : chaîne de Markove discrète, jeu d’entrainement et jeu de test
Echantillonnages, régression logistique binaire, regroupements, arbres aléatoires, réseaux de neurones
Text Mining : analyse statistique de corpus-Big Data : gestion de gros volumes de données
5. Mise en oeuvre de l’analyse de données

Collecter les données : sources, outils de collectes et de traitement
Stocker les données : les formes, les technologies, écosystème Hadoop
Analyser les données : requête, analyse de données non structurées, programme d’automatisation des analyses, Deep Learning
Transformer les données en décisions : besoins utilisateurs, traduction en requêtes, vérification de la qualité des données
6. Data visualisation pour la restitution de données

Graphique, Tableau Software, formalisation
Python Matplotlib
Rapports statistiques

Insertion dans l'emploi

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Avis sur la formation

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Session(s)

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