Programme d’analyste de données - eLearning
1.450,00 EUR
- 80 hours
Transformez votre curiosité pour les données en une carrière enrichissante de data analyst grâce au Data Analyst Bootcamp immersif. Conçu pour vous faire passer de compétences fondamentales à une expertise pratique, ce bootcamp combine des cours animés par des experts, des exercices pratiques et des projets concrets afin de vous préparer au marché de l’emploi actuel, centré sur les données. Ce programme vous dote de compétences essentielles — de la collecte et la manipulation de données à leur analyse et leur visualisation — pour vous aider à interpréter les données avec assurance et à présenter des insights qui déclenchent des actions. Vous maîtriserez des outils comme Excel, SQL, Python et Tableau tout en développant l’expérience technique nécessaire pour vous démarquer auprès des recruteurs.
Caractéristiques principales
Langue
Cours et supports en anglais
Niveau
Niveau débutant-intermédiaire
Accès
Accès d’un an à la plateforme d’apprentissage
39 heures de vidéos e-learning
avec plus de 80 heures d’étude recommandées
57 évaluations notées automatiquement
et 152 exercices pratiques guidés
22 devoirs
avec 265 quiz de révision
Certification
Attestation de fin de programme incluse
Résultats d’apprentissage
À la fin de ce cours, vous serez capable de :
Mathématiques
Assimilez les concepts fondamentaux de mathématiques et de statistiques essentiels à l’analyse de données
Pivot
Travailler avec des tableaux croisés dynamiques et effectuer diverses analyses de données
Base de données
Comprendre les bases de données et le SQL, et écrire des requêtes SQL simples
Python
Apprenez les bases de Python en utilisant Pandas et NumPy pour la manipulation de données
Analyses
Effectuer une analyse exploratoire des données (EDA) et générer des insights pertinents
Visualisation
Créez des visualisations de données percutantes avec Tableau
Calendrier du cours
Analyse de données avec Excel
Leçon 01
- Nettoyage et préparation des données
- Tableau croisé dynamique et regroupement pour l’analyse de données
- Analyse de scénarios et de sensibilité
- Fonctions de recherche et techniques de fusion
- Graphiques et techniques de visualisation
- Utilitaire d’analyse de données pour les statistiques
Fondements en mathématiques et statistiques
Leçon 02
- Maîtriser les statistiques descriptives et la théorie des probabilités
- Des lois de probabilité telles que la loi normale, binomiale, de Poisson, et bien d’autres
- Statistiques inférentielles pour tirer de meilleures conclusions à partir des données
Analyse de données avec SQL
Leçon 03
- Qu’est-ce que le SQL et pourquoi est-il important ?
- Commandes d’administration de bases de données SQL
- Les bases du SQL
- Filtrer des données avec la clause WHERE en SQL
- Fonctions d’agrégation et de synthèse en SQL
- Analyses diverses en SQL
- Relation entre tables en SQL
- Combiner des tableaux
- Analyse avancée de données en SQL
- Réaliser une analyse efficace
Python pour l’analyse de données
Leçon 04
- Commence par les bases de la programmation en Python
- Apprenez à utiliser les fonctions existantes et à créer des fonctions définies par l’utilisateur
- Travail sur différents packages Python tels que Pandas et NumPy
- Visualisations avec Python
Analyse avancée des données avec Python
Leçon 05
- Analyse exploratoire des données en Python
- Analyse de données confirmatoire en Python
- Pandas intermédiaire
- Données non structurées en Python
- Travailler avec des API en Python
- Calcul parallèle avec Dask
- Seaborn intermédiaire
- Visualisations interactives avec Plotly et Bokeh
Visualisation de données avec Tableau
Leçon 06
- Introduction à la visualisation de données et à Tableau
- Comprendre les éléments de base de Tableau
- Gestion des connexions de données
- Préparer les données pour utilisation
- Visualisation de données de base
- Visualisation avancée des données
- Analyse et segmentation des données
- Calculs de base dans Tableau
- Calculs avancés dans Tableau
- Mise en forme
- Conception de tableau de bord
- Publication et partage
Qui devrait s’inscrire à ce programme ?
Prérequis
Aucune expérience préalable n’est requise pour rejoindre ce programme. Même si une compréhension de base de mathématiques, de statistiques ou de Python peut être utile, elle n’est pas obligatoire.
Analystes de données en herbe
Personnes en reconversion professionnelle
Analystes métier et professionnels de l’informatique
Toute personne souhaitant développer ses compétences
Déclarations
Licences et accréditation
Ce cours est proposé conformément à l’Accord du programme partenaire et respecte les exigences de l’Accord de licence.
Politique d’équité
Nous encourageons les candidats à contacter l’AVC pour obtenir des conseils et un accompagnement tout au long du processus d’aménagement.
Foire aux questions
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