DU Data analyst

BDC 1 : Collecter, organiser et nettoyer des données
Manipulation et pré-traitement de données :
- Savoir charger et décrire un jeu de données à travers R ou Python
- Savoir manipuler une base de données relationnelles (SQL)
- Savoir traiter des valeurs manquantes ou aberrantes
- Manipuler et représenter la distribution de variables de différents types (continues, binaires, dates, etc.)

BDC 2 : Réaliser l'analyse exploratoire d'un jeu de données
Réduction de dimensionalité et algorithmes de clustering :
- Réaliser une analyse multivariée de variables continues (PCA) ou catégorielles (MCA)
- Appliquer une méthode d'apprentissage non supervisé pour partitionner des données (k-means, CAH)
Techniques de visualisation de données
- Pouvoir réaliser avec R ou Python les principaux types de graphiques
- Savoir identifier quel type de graphique est le plus adapté à une situation donnée

BDC 3 : Identifier et mettre en oeuvre des modèles adaptés à une problématique donnée
Introduction aux statistiques
- Savoir mettre en oeuvre des analyses statistiques simples (Student, ANOVA, Régression logistique)
- Identifier les situations pour lesquels des tests non-paramétriques sont requis
- Savoir transformer des données pour retomber dans les conditions de validité d'un test
Introduction au Machine Learning
- Appliquer une méthode d'apprentissage supervisé (forêts aléatoires) pour réaliser une tâche de classification
- Utiliser des métriques (AUC, OOB) pour estimer la qualité d'un modèle

BDC 4 : Communiquer sur une analyse de données
Initiation à la Business Intelligence
- Concevoir le cahier des charges d'un tableau de bord
- Maîtriser les différentes fonctionnalités de Power BI pour pouvoir mettre en place un tableau de bord
Rédaction d'un rapport d'analyse
- Explorer un jeu de données en autonomie pour mettre en oeuvre les différentes techniques maîtrisées
- Produire un document en Latex
- Structurer de manière logique la restitution des résultats des analyses