Permettre aux participants de se reconvertir en experts en data analytics, en maîtrisant les compétences nécessaires pour analyser et interpréter des données, afin d'aider les entreprises à prendre des décisions éclairées.
Module 1 : Introduction à la Data Analytics
- Fondamentaux de la Data Analytics :
- Concepts clés, importance et applications dans divers secteurs.
- Statistiques de Base :
- Principes fondamentaux de la statistique pour l'analyse des données.
- Outils et Technologies :
- Introduction aux principaux outils de data analytics (Excel, SQL, Python).
Module 2 : Collecte et Préparation des Données
- Collecte de Données :
- Méthodes et sources de collecte de données, API et web scraping.
- Nettoyage des Données :
- Techniques de nettoyage et de préparation des données pour l'analyse.
- Transformation des Données :
- Méthodes de transformation et de manipulation des données.
Module 3 : Analyse et Visualisation des Données
- Analyse Exploratoire des Données (EDA) :
- Techniques pour explorer et comprendre les données.
- Visualisation des Données :
- Utilisation de graphiques et de tableaux pour représenter les données (Tableau, Power BI).
- Analyse Statistique :
- Méthodes d'analyse statistique pour tirer des conclusions significatives.
Module 4 : Applications Pratiques et Développement Professionnel
- Modélisation et Prédiction :
- Introduction à la modélisation prédictive et aux algorithmes de machine learning.
- Études de Cas Pratiques :
- Application des techniques de data analytics à des projets concrets.
- Préparation à la Carrière :
- Techniques de rédaction de CV, lettres de motivation et préparation aux entretiens.
- Développement de Portfolio :
-
- Création d'un portfolio de projets en data analytics.
Attestation de formation
Non certificiante
Sans niveau spécifique
