Formation Data analyst - Certification La Sorbonne

Manipuler les données : Collecter, nettoyer et transformer des données brutes. Utiliser Python et les bibliothèques Pandas et NumPy. Analyser et visualiser : Appliquer des techniques statistiques pour l'analyse des données. Créer des visualisations informatives avec Matplotlib et Seaborn. Bases de données et SQL : Comprendre les bases de données relationnelles. Rédiger des requêtes SQL pour extraire et manipuler des données. Machine Learning : Utiliser Scikit-Learn pour développer des modèles prédictifs. Évaluer et optimiser les modèles. Tableaux de bord interactifs : Créer des tableaux de bord interactifs avec des outils comme Power BI. Communiquer efficacement les résultats. Préparation à l'emploi : Rédiger des CV et lettres de motivation adaptés à l'analyse de données. Se préparer aux entretiens d'embauche. Projets pratiques : Travailler sur des projets concrets avec des données réelles. Projet final : Appliquer les compétences acquises lors d'un d'un projet supervisé. Cette formation de 10 semaines permettra aux participants de développer les compétences essentielles pour devenir des data analysts compétents, prêts à intégrer le marché du travail de l'analyse de données.

Module 1: Introduction à l'analyse de données (50 heures) 1.1 Introduction et rôles en analyse de données 1.2 Outils et manipulation de données avec Excel 1.3 Compréhension et nettoyage des Données 1.4 Compréhension des indicateurs clés (KPI) de performance et leur importance en analyse de données 1.5 Méthodes analytiques et analyse descriptive 1.6 Communication des Résultats Module 2: SQL et bases de données relationnelles (60 heures) 2.1 Introduction au SQL 2.2 Requêtes de base 2.3 Fonctions SQL 2.4 Jointures et sous-requêtes 2.5 Optimisation des requêtes 2.6 Projet SQL Module 3: Fondamentaux de Python pour la data analyse (80 heures) 3.1 Introduction à Python 3.2 Structures de données en Python 3.3 Bibliothèques pour l'analyse de données (Pandas) 3.4 Manipulation de données avec Pandas 3.5 Projet Python pour l'analyse de données Module 4: Data visualisation et business intelligence (60 heures) 4.1 Introduction à la visualisation de données 4.2 Utilisation de bibliothèques Python pour la visualisation (Matplotlib, Seaborn) 4.3 Introduction à Power BI 4.4 Création de tableaux de bord avec Power BI 4.5 Projet de visualisation de données Module 5: Machine Learning avec Python (50 heures) 5.1 Introduction au Machine Learning 5.2 Apprentissage supervisé 5.3 Apprentissage non supervisé 5.4 Évaluation des modèles 5.5 Projet Machine Learning Module 6: Projet pratique et préparation professionnelle (100 heures) 6.1 Projet final intégrant tous les modules 6.2 Préparation au CV et à l'entretien 6.3 Soft skills et compétences transversales 6.4 Présentation du projet final et évaluation

Attestation de suivi de présence

Pour acceder a la formation de Data Analyst, il est souhaitable d avoir obtenu un diplome de niveau bac +2 (niveau 5 europeen) ou un titre RNCP equivalent.