Formation Data Analyst

Objectifs

Acquérir des compétences appliquées relatives à l’analyse de données aussi bien quantitatives que qualitatives.
A l'issue de ce cycle de formation Data Analyst, vous saurez résumer l’information pertinente présente dans un fichier de données et en extraire celle utile à la prise de décision.

Public

Toute personne désirant exploiter efficacement les données mises à sa disposition.

Pré-requis

Une formation scientifique de niveau BAC+2 ou supérieur est recommandée pour suivre cette formation dans de bonnes conditions.
La pratique d'un langage de programmation est un plus.

Méthode pédagogique

Pédagogie active mêlant exposés, exercices et applications pratiques dans le logiciel R.

Certification

Data Value vous propose en option la certification « Valoriser ses données : collecter, prétraiter, analyser et interpréter ». Cette certification s'appuie sur un QCM d’évaluation de niveau ainsi que la réalisation d'une étude de cas afin de valider les connaissances et compétences acquises au cours du cycle de formation Data Analyst

Programme

Ce cycle de formation Data Analyst est composé des modules suivants :

Statistique descriptive (exploratoire) : savoir décrire des observations
Apprendre à décrire des jeux de données à l'aide de résumés numériques et de représentations graphiques

Statistique décisionnelle (inférentielle) : savoir décider au vu des observations
Découvrir la statistique inférentielle permettant de généraliser à partir d’un échantillon (connaissance partielle d’un phénomène) afin de prendre une décision en sachant évaluer les deux types de risques associés. Maîtrise opérationnelle des notions d’estimation d’un paramètre, d’intervalle de confiance, de tests d'hypothèse, ...

Régression linéaire, logistique et analyse de la variance
Acquérir la connaissance méthodologique et pratique des méthodes de modélisation que sont la régression linéaire, la régression logistique, l'analyse de la variance et de la covariance. Elles permettent d'obtenir une analyse explicative d'un phénomène, de confirmer des hypothèses, de prendre des décisions ou encore d'effectuer des prévisions

Analyse des données : méthodes exploratoires (ACP, AFC, classification)
Découvrir les principales méthodes exploratoires d'analyse des données (ACP, AFC, Classification) afin de mettre en évidence les liaisons entre paramètres, les similitudes et différences entre observations. Interpréter les résultats numériques et graphiques, éviter les pièges, savoir résumer l'information obtenue et communiquer les résultats importants

Analyse des données : méthodes décisionnelles
Découvrir les principales méthodes décisionnelles d'analyse des données (arbres de décision, règles d'association, régression multiple, analyse discriminante, ...), choisir celle appropriée au problème et aux données. Interpréter les résultats numériques et graphiques, éviter les pièges, savoir résumer l'information obtenue et communiquer les résultats importants

Modalités d'évaluation

Un formulaire d'auto-évaluation proposé en amont de la formation nous permettra d'évaluer votre niveau et de recueillir vos attentes. Ce même formulaire soumis en aval de la formation fournira une appréciation de votre progression.
Des exercices pratiques seront proposés à la fin de chaque séquence pédagogique pour l'évaluation des acquis.
En fin de formation, vous serez amené(e) à renseigner un questionnaire d'évaluation à chaud.
Une attestation de formation vous sera adressée à l'issue de la session.
Trois mois après votre formation, vous recevrez par email un formulaire d'évaluation à froid sur l'utilisation des acquis de la formation.

Solutions de financement

Cette formation peut être financée :

dans le cadre du plan de développement des compétences de votre Entreprise
par l’OPCO (opérateur de compétences) de votre Entreprise ou le FAF (Fonds d’Assurance Formation) pour les professionnels libéraux
par France Travail dans le cadre du dispositif de l'Aide Individuelle à la Formation (soumis à accord de votre Agence)
à titre personnel

Accessibilité

Vous souhaitez suivre notre formation Data Analyst et êtes en situation de handicap ? Merci de nous contacter afin que nous puissions envisager les adaptations nécessaires et vous garantir de bonnes conditions d'apprentissage