Data Analyst

* Introduction à la Data Analyse
* Durée : 10 heures
* Objectif : Comprendre les concepts de base de l'analyse des données et son importance dans divers secteurs.
* Détails :
* Définition et rôles d'un data analyst.
* Introduction aux outils et technologies utilisés.
* Aperçu des étapes typiques d'un projet d'analyse de données.
* Maîtrise d'Excel pour l'Analyse de Données
* Durée : 20 heures
* Objectif : Utiliser Excel pour analyser et visualiser des données efficacement.
* Détails :
* Fonctions avancées d'Excel : tableaux croisés dynamiques, formules complexes.
* Utilisation de Power Query pour l'importation et la transformation des données.
* Création de graphiques et de tableaux de bord.
* Programmation en Python pour l'Analyse de Données
* Durée : 20 heures
* Objectif : Apprendre les bases de Python et les bibliothèques essentielles pour l'analyse de données.
* Détails :
* Syntaxe de base de Python et structures de données.
* Introduction à pandas pour la manipulation des données.
* Utilisation de Matplotlib et Seaborn pour la visualisation des données.
* Nettoyage et Préparation des Données
* Durée : 20 heures
* Objectif : Apprendre à nettoyer et préparer les données pour les rendre prêtes à l'analyse.
* Détails :
* Gestion des valeurs manquantes et des doublons.
* Transformation des données : normalisation, standardisation.
* Utilisation de pandas pour le nettoyage des données.
* Analyse Exploratoire des Données (EDA)
* Durée : 20 heures
* Objectif : Explorer les données pour identifier des tendances, des corrélations et des anomalies.
* Détails :
* Techniques d'analyse exploratoire des données.
* Création de visualisations avec Matplotlib et Seaborn.
* Utilisation de statistiques descriptives pour résumer les données.
* SQL pour l'Extraction de Données
* Durée : 20 heures
* Objectif : Utiliser SQL pour extraire et manipuler des données stockées dans des bases de données relationnelles.
* Détails :
* Syntaxe SQL de base : SELECT, JOIN, WHERE, GROUP BY.
* Requêtes avancées : sous-requêtes, CTE, fonctions d'agrégation.
* Optimisation des requêtes pour une performance améliorée.
* Statistiques Appliquées pour l'Analyse de Données
* Durée : 20 heures
* Objectif : Appliquer des concepts statistiques pour analyser et interpréter les données.
* Détails :
* Concepts de base : distributions, tests d'hypothèses, intervalles de confiance.
* Utilisation de Python pour les calculs statistiques.
* Analyse de variance (ANOVA), régression linéaire.
* Visualisation de Données et Reporting
* Durée : 20 heures
* Objectif : Créer des visualisations interactives et des rapports clairs pour communiquer les résultats.
* Détails :
* Utilisation de bibliothèques de visualisation comme Plotly et Tableau.
* Techniques de storytelling avec les données.
* Création de tableaux de bord interactifs et de rapports automatisés.
* Introduction au Machine Learning pour les Data Analysts
* Durée : 20 heures
* Objectif : Comprendre les bases du machine learning et son application dans l'analyse des données.
* Détails :
* Concepts de base du machine learning : algorithmes supervisés et non supervisés.
* Utilisation de scikit-learn pour des tâches de classification et de régression simples.
* Évaluation des modèles et interprétation des résultats.
* Projets Pratiques et Études de Cas
* Durée : 30 heures
* Objectif : Appliquer les compétences acquises à des projets réels et des études de cas.
* Détails :
* Travail sur des jeux de données réels pour résoudre des problèmes concrets.
* Présentation des résultats et des recommandations.
* Collaboration en équipe pour simuler un environnement de travail réel.