Spécialiste en analyse et visualisation de données

Les objectifs de la certification pour le métier de spécialiste en analyse et visualisation de données sont les suivants : - Valider la compétence dans la gestion de bases de données SQL : Assurer la capacité à utiliser des commandes SQL avancées pour importer, vérifier la qualité et mettre en forme les données dans divers environnements de bases de données, garantissant ainsi leur intégrité et leur disponibilité pour l'analyse. - Attester des compétences en analyse de données avec Python : Démontrer la capacité à appliquer des scripts Python à l'aide de bibliothèques telles que Pandas et NumPy pour nettoyer, transformer et analyser des ensembles de données complexes, en identifiant et corrigeant les anomalies pour optimiser l'exploitabilité des données. - Certifier les compétences en visualisation de données avec Power BI/Tableau : Développer la capacité à créer des visualisations de données et des tableaux de bord interactifs en sélectionnant des graphiques, des tableaux et des indicateurs statistiques adaptés à la nature des données, permettant ainsi une interprétation claire et efficace. - Évaluer la capacité à interpréter avancée des données : Développer la compétence à utiliser des techniques statistiques pour interpréter les données, en identifiant des tendances et des schémas, et à appliquer des méthodes de correction pour assurer la fiabilité des analyses, en vue de supporter la prise de décision stratégique. - Valider les compétences en communication des insights : Attester de la capacité à présenter des analyses de données et des insights de manière cohérente et persuasive à l'aide de rapports et de présentations, en adaptant le niveau de détail et le langage aux audiences cibles, assurant ainsi une compréhension et une application effectives des résultats d'analyse.

Module 1: Gestion de bases de données SQL Objectifs pédagogiques : - Comprendre les principes fondamentaux des bases de données relationnelles. - Acquérir une connaissance approfondie des commandes SQL pour manipuler les données. - Maîtriser les techniques de gestion de bases de données. Contenu du cours : - Introduction aux bases de données relationnelles et à SQL. - Syntaxe de base de SQL : SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE. - Fonctions de regroupement et agrégation : GROUP BY, HAVING. - Jointures : INNER JOIN, LEFT JOIN, RIGHT JOIN. Module 2: Analyse de données avec Python Objectifs: - Maîtriser les bases de la programmation Python pour l'analyse de données. - Utiliser les bibliothèques Python telles que Pandas et NumPy. - Nettoyer, transformer et manipuler des ensembles de données complexes. Contenu: - Introduction à Python pour l'analyse de données. - Manipulation de données avec Pandas : chargement, nettoyage, filtrage, et transformation. - Introduction à NumPy pour le traitement des tableaux et des matrices. - Analyse exploratoire des données : statistiques descriptives et visualisation. - Techniques avancées de manipulation de données : gestion des valeurs manquantes, fusion de données. Module 3: Visualisation de données avec Power BI/Tableau Objectifs: - Comprendre les principes de base de la visualisation des données. - Maîtriser les fonctionnalités avancées de Power BI ou Tableau. Contenu: - Principes de base de la visualisation des données : types de graphiques, bonnes pratiques de conception. - Introduction à Power BI/Tableau : interfaces utilisateur et navigation. - Création de visualisations simples : graphiques à barres, histogrammes, nuages de points. - Création de tableaux de bord interactifs : intégration de visualisations, filtres, et interactions utilisateur. Module 4: Interprétation avancée des données Objectifs: - Appliquer des techniques statistiques avancées pour interpréter les données. - Identifier des tendances et des schémas significatifs. Contenu: - Révision des concepts statistiques fondamentaux. - Techniques avancées d'analyse statistique : régression, analyse de variance. - Techniques de détection des anomalies. Module 5: Communication des insights Objectifs: - Présenter efficacement les résultats d'analyse de données à différents publics. - Créer des rapports et des présentations claires et persuasives. Contenu: - Principes de base de la communication efficace des données. - Structuration de rapports et de présentations : introduction, corps, conclusion. - Pratique de présentation orale et de narration de données. - Adaptation du langage et du niveau de détail en fonction de l'audience. Évaluation : - Exercices pratiques et projets individuels ou en groupe à chaque module. - Évaluation finale pour attester la maîtrise des compétences. - Durée de la formation : 10 jours.

Attestation de suivi de présence

Aucun prerequis specifique.