Data Analyst Fullstack

🎯 Pourquoi suivre cette formation ?

Plonge dans l’univers de la data avec un parcours concret, intensif et 100 % orienté métier.

Que tu sois en reconversion, en fin d’études ou simplement curieux d’apprendre à transformer des données en décisions, cette formation te donne toutes les clés pour devenir Data Analyst Fullstack.

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Objectifs de la formation

À l’issue de cette formation, vous serez capable de :

• Collecter et stocker des données conformément aux meilleures pratiques.
• Analyser des données en utilisant SQL et Python.
• Utiliser des outils de Data Visualisation et de Business Intelligence pour interpréter et présenter les résultats.
• Appliquer des techniques d’analyse prédictive pour anticiper les tendances.

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Prérequis

• Connaissances de base en programmation et en statistiques.
• Familiarité avec les outils bureautiques et la navigation sur Internet.

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Public concerné

• Professionnels souhaitant se reconvertir dans le domaine de la Data.
• Étudiants en fin de cursus désirant se spécialiser en analyse de données.
• Toute personne motivée par l’analyse de données et la prise de décision basée sur les données.

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Programme

La formation est structurée en plusieurs modules :

1. Business Analysis

• Découverte des KPI propres à chaque département d’une organisation.
• Utilisation d’outils no-code couramment employés en entreprise.

2. Programmation en Python

• Maîtrise des bases de Python : conditions, boucles, fonctions, programmation orientée objet.
• Analyse exploratoire des données avec les bibliothèques Pandas, Numpy et Plotly.
• Collecte de données via des APIs et techniques de Web Scraping.

3. Infrastructure Data

• Centralisation et structuration des données à l’aide de Data Warehouses.
• Construction de pipelines de données efficaces avec Python et autres outils.

4. Data Visualisation et Business Intelligence

• Création de tableaux de bord interactifs.
• Utilisation d’outils tels que Power BI pour la visualisation des données.

5. Analyse Prédictive

• Introduction aux concepts de Machine Learning.
• Mise en œuvre de modèles prédictifs simples.

Durée totale : 450 heures.

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Méthodes pédagogiques

• Formation en présentiel ou à distance, selon votre choix.
• Alternance de cours théoriques et de travaux pratiques.
• Réalisation de projets concrets pour une mise en application des compétences acquises.
• Accès à une plateforme d’apprentissage en ligne pour approfondir les connaissances.

Modalités d’évaluation

• Évaluations continues sous forme de quiz et de travaux pratiques.
• Projet final évalué par un jury de professionnels.
• Certification reconnue par l’État à l’issue de la formation.

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Compétences visées

• Collecter, nettoyer et structurer des données provenant de diverses sources.
• Analyser des données quantitatives et qualitatives pour en extraire des insights pertinents.
• Créer des visualisations claires et impactantes pour faciliter la prise de décision.
• Développer des modèles prédictifs pour anticiper les tendances et comportements.

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