DATA ANALYST - Python, SQL, Power BI, NumPy, Pandas, Docker…

Objectifs

• 5 mois pour devenir Data Analyst !
• L'objectif de cette formation est de permettre à toute personne, quel que soit son profil, d'acquérir les notions techniques et humaines nécessaires pour débuter avec succès une carrière dans la tech sur un poste de Data Analyst.

Programme

• COLLECTE DE DONNÉES
• Identification et sélection des données : Analyse des données disponibles en fonction des besoins de l'organisation.
• Recherche ciblée de données : Acquisition de nouvelles données à partir de sources.
• Gestion de la collecte : Supervision des processus de collecte et de qualification des données pour garantir leur qualité et leur pertinence.
• Technologies & notions abordées :
• Bases de données (SQL)
• Requêtes, agrégations, jointures et sous-requêtes
• Web scraping
• API REST
• Géocodage
• Conformité RGPD
• AUTOMATISATION DU TRAITEMENT DES DONNÉES
• Analyse des besoins en traitement de données : Identification des objectifs et des flux de données à automatiser.
• Création d'outils et d'algorithmes : Développement d'algorithmes robustes pour automatiser le traitement de grandes bases de données.
• Optimisation et fiabilisation des processus : Structuration des codes et des outils pour garantir la performance et la fiabilité des traitements.
• Technologies & notions abordées :
• Python (Google Colab, Spyder, JupyterLab)
• Programmation orientée objet
• NumPy et Pandas pour l'analyse de données
• MODELISATION DES DONNEES STRUCTUREES
• Sélection des informations pertinentes : Identification des variables critiques pour la modélisation.
• Élaboration de structures d'analyse : Conception de modèles adaptés aux données pour répondre aux besoins métiers.
• Modélisation des données : Application de techniques avancées de modélisation, incluant le machine learning et les méthodes statistiques.
• Technologies & notions abordées :
• Machine Learning
• Modèles de prévision
• Clustering
• Programmation orientée objet
• Statistiques appliquées
• VISUALISATION DES DONNEES
• Création de visualisation percutantes : Utilisation d'outils de dataviz pour rendre les données accessibles et compréhensibles.
• Présentation et partage des insights : Communication efficace des résultats sous forme de tableaux de bord et de rapports visuels.
• Technologies & notions abordées :
• Plotly, Bokeh, Folium
• Power BI, Tableau (BI)
• DEVENIR UN PROFESSIONNEL DE LA DATA ANALYSE
• La formation vous permettra de développer un profil compétitif sur le marché du travail :
• Communauté : Projets collaboratifs et partager vos connaissances.
• Portfolio : Mettre en avant vos compétences à travers des projets concrets.
• Présence en ligne : Se positionner en tant que spécialiste sur des plateformes professionnelles.
• Postuler à des offres : Acquérir les compétences pour répondre aux attentes des recruteurs.

Débouchés

Après la formation Data Analyst, vous pouvez vous présenter au titre professionnel DATA ANALYST, inscrit au RNCP de niveau 6 (équivalent Bac +3/4).
À la fin de ces 5 mois de formation intensive, vous pouvez directement rejoindre le milieu professionnel ou poursuivre votre parcours de formation en intégrant la formation "Chef de Projet IA" en alternance de la Wild Code School.
Les employeurs qui recrutent nos élèves à la sortie de leur formation peuvent être des grands groupes, des PME ou encore des structures publiques.