DATA ANALYST | 5 mois

DATAGONG

Non finançable CPF

Tout public

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Public admis

Salarié en poste

Demandeur d'emploi

Entreprise

Etudiant

Prix

3500 €

Durée

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Pré-requis

La sélection des apprenants passe par un échange avec un membre de l'équipe pédagogique de DATAGONG ainsi qu'un test de positionnement.

Certifications

Datadock Qualiopi

Localité

Objectifs

La formation Data Analyst vise à développer des compétences pratiques pour le métier de Data Analyst. Elle est composée de 6 blocs d'enseignements et 3 projets avec soutenance sur des cas d'usages issus du monde de l'entreprise.

La formation se déroule sur 5 mois et demi.

Tous nos enseignements et nos projets sont co-construits avec nos Data Scientists/Analysts experts afin de vous permettre d'acquérir des compétences solides et opérationnelles pour chaque aspect du métier de Data Analyst :

La maîtrise du langage de programmation Python.
La manipulation et l'analyse de données tabulaires avec Python et SQL.
La visualisation des données avec Python.
La création de dashboard percutants avec Power Bi.
La compréhension des principaux algorithmes linéaires de Machine Learning, supervisés et non-supervisés, et leur implémentation en Python.
Réalisation de 3 projets tutorés.

Elle s'adresse aux personnes en reconversion, en recherche d’emploi, étudiants, ou salariés souhaitant se spécialiser en tant que Data Analyst.

Programme

Partie 1 - Fondamentaux en Python :

1. Python de Base : Objectif d'apprendre la programmation de base en Python, y compris les objets principaux et la manipulation des arrays avec NumPy.

2. Data Management en Python : Objectif d'acquérir des compétences pour utiliser pandas dans l'importation, l'exploration et la manipulation des données tabulaires.

Partie 2 - Visualisation de Données :

3. Data Visualization en Python : Apprendre à créer des visualisations avec les bibliothèques matplotlib et seaborn.

Partie 3 - Bases de Données et Big Data :

4. SQL : Comprendre et utiliser les commandes SQL de base, concevoir des bases de données, et optimiser les requêtes.

Partie 4 - Business Intelligence avec Power BI :

5. Power BI : Apprendre à importer, intégrer, et modéliser des données, créer des visualisations interactives, et utiliser le langage DAX.

Partie 5 - Machine Learning en Python :

6. Machine Learning : Comprendre et programmer des algorithmes de régression et de classification en Python, y compris l'ACP et k-means.

Cette formation est temporairement suspendue.

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