Formation Data Analyst – Certification Universitaire

Notre formation Data Analyst est conçue pour vous préparer concrètement aux attentes des entreprises. Vous apprendrez à exploiter les données grâce à des outils professionnels, tout en travaillant sur des cas pratiques issus du monde réel.

Ce qui fait la différence : une approche 100 % orientée vers la pratique. Tout au long de la formation, vous travaillerez sur des datasets réels d'entreprises, avec des problématiques concrètes qui reflètent les missions quotidiennes d’un analyste de données.

Module 1 : Introduction à l’analyse de données (50h)

Objectif : Poser les bases indispensables de l’analyse de données et des outils essentiels.

• Découvrez le rôle d’un analyste et ses responsabilités.
• Manipulez les données avec Excel : tri, filtrage, mise en forme, et premières analyses.
• Études de cas : Analysez des données clients pour détecter des tendances, comme dans un contexte marketing ou commercial.
• Visualisez vos résultats pour les rendre compréhensibles et exploitables par vos interlocuteurs.

Module 2 : SQL et bases de données relationnelles (60h)

Objectif : Apprendre à extraire et manipuler des données dans un environnement de bases de données.

• Initiez-vous au langage SQL, un incontournable pour l’analyse de données.
• Écrivez des requêtes pour extraire et organiser des informations.
• Travaillez sur des datasets d’entreprises : par exemple, analysez les données de vente d’un e-commerce ou d’un CRM.
• Projets pratiques : Connectez et croisez plusieurs bases pour répondre à des problématiques métiers complexes.

Module 3 : Fondamentaux de Python pour l’analyse de données (80h)

Objectif : Utiliser Python pour automatiser, manipuler et analyser des données.

• Maîtrisez les bases du langage Python et ses structures de données.
• Utilisez Pandas pour nettoyer et structurer des datasets réels.
• Cas pratiques : Analysez des données RH, financières ou logistiques pour extraire des insights exploitables.
• Approfondissez vos compétences avec des exercices sur des datasets d’entreprises, comme la gestion d’un stock ou le suivi de performance commerciale.

Module 4 : Data Visualisation et Business Intelligence (60h)

Objectif : Apprendre à traduire les analyses en visualisations claires et percutantes.

• Créez des visualisations impactantes avec Matplotlib et Seaborn en Python.
• Découvrez Power BI pour concevoir des tableaux de bord dynamiques.
• Études de cas : Créez des rapports interactifs pour des équipes de direction ou des clients, en utilisant des données de performance d’entreprise.
• Travaillez sur des visualisations qui répondent à des besoins stratégiques réels (par exemple, suivi des KPI d’une entreprise).

Module 5 : Machine Learning avec Python (50h)

Objectif : Découvrir les bases de l’intelligence artificielle et appliquer des algorithmes à des cas concrets.

• Initiez-vous au Machine Learning et à ses applications dans l’analyse prédictive.
• Apprenez les techniques d’apprentissage supervisé comme la régression et la classification.
• Travaillez sur des cas concrets : prédisez les ventes d’un produit ou segmentez des clients selon leur comportement.
• Explorez l’apprentissage non supervisé, comme le clustering, pour identifier des segments ou des tendances.

Module 6 : Projet final et préparation à l’emploi (100h)

Objectif : Synthétiser vos compétences à travers un projet concret et vous préparer à intégrer le marché du travail.

• Réalisez un projet final sur un dataset d’entreprise pour résoudre une problématique métier.
  Exemple : Créez un tableau de bord complet pour une entreprise, analysez son historique de ventes et proposez des recommandations stratégiques.
• Optimisez votre CV et préparez-vous à vos entretiens d’embauche.
• Renforcez vos soft skills (communication, présentation) pour briller face aux recruteurs.