Data Analyst

Acquérez les compétences essentielles du Data Analyst : collecte, nettoyage, analyse et interprétation des données. Explorez les outils et techniques avancées pour générer des insights exploitables pour les entreprises.

Introduction :

La formation “Data Analyst” est conçue pour fournir aux participants les compétences essentielles nécessaires pour collecter, nettoyer, analyser et interpréter les données afin de générer des insights exploitables pour les entreprises. Cette formation couvre les principaux aspects du travail d’un data analyst, y compris l’utilisation d’outils et de techniques d’analyse de données avancées.

• Collecte et nettoyage des données :
  • Techniques de collecte de données à partir de différentes sources, y compris les bases de données, les fichiers CSV, les API, etc.
  • Méthodes de nettoyage et de prétraitement des données pour éliminer les valeurs aberrantes, les données manquantes et les erreurs.
• Analyse exploratoire des données (AED) :
  • Utilisation de techniques statistiques et de visualisation pour explorer les données et identifier les tendances, les modèles et les relations.
  • Création de graphiques, de diagrammes et de tableaux récapitulatifs pour résumer et présenter les résultats de l’AED.
• Modélisation et analyse des données :
  • Application de méthodes d’analyse statistique, y compris la régression, l’analyse de variance (ANOVA), et les tests d’hypothèses pour tirer des conclusions à partir des données.
  • Utilisation d’outils logiciels tels que Python, R, SQL et Excel pour effectuer des analyses de données avancées.
• Interprétation et communication des résultats :
  • Interprétation des résultats de l’analyse de données et formulation de recommandations et d’actions basées sur les insights générés.
  • Communication efficace des résultats à des publics non techniques à l’aide de visualisations de données claires et de rapports compréhensibles.
• Éthique et intégrité des données :
  • Compréhension des questions éthiques liées à l’utilisation des données, y compris la confidentialité, la sécurité et la protection des données personnelles.
  • Application des meilleures pratiques en matière de gouvernance des données pour assurer l’intégrité et la fiabilité des données analysées.

Objectifs pédagogiques :

• Acquérir les compétences nécessaires pour collecter, nettoyer et préparer les données en vue de l’analyse.
• Maîtriser les techniques d’analyse exploratoire des données pour découvrir des insights significatifs.
• Être capable de construire et d’interpréter des modèles statistiques pour tirer des conclusions à partir des données.
• Savoir communiquer efficacement les résultats de l’analyse de données aux parties prenantes concernées.
• Comprendre les principes éthiques et les meilleures pratiques liées à l’analyse et à l’utilisation des données.