Se spécialiser pour devenir Data Analyst

Job Description

Objectifs de la formation
A l’issure de la formation vous serez capable de :
• organiser, traiter et représenter les données multidimensionnelles avec un logiciel de traitement statistique 
• analyser les résultats de tests statistiques 
• élaborer un modèle statistique et l’exploiter 
• analyser une série temporelle 
• synthétiser les résultats d’une analyse sous la forme la plus adaptée au public.

Le programme

La formation se compose de 3 modules, complétés par 1 période en entreprise.Période d’intégration : Accueil, présentation des objectifs de formation, sensibilisation au développement durable (1 journée).Module 1. Gérer des bases de données : analyser un SI pour la gestion de données, utiliser un gestionnaire de base de données relationnelles avec SQL, collecter et stocker les donnnées dans un Data Warehouse, modélisation multidimensionnelle conceptuelle et relationnelle (14 jours).Module 2. Analyser et visualiser les données : utiliser d’un ELT de type Talend et l’écosystème Hadoop pour l’analyse de big data, faire du reporting et de la datavisualisation, synthétiser et présenter les résultats, utiliser le langage de programmation Python pour le traitement des données (21 jours).Module 3. Gestion d’un projet de Data Analyst : cas de synthèse incluant de la gestion de projet (4 jours).Période en entreprise (20 jours).Bilan de la formation (1/2 journée).Nota : pour prendre en compte les évolutions technologiques et les pratiques professionnelles les plus courantes du secteur, les logiciels utilisés lors de la formation pourront être différents de ceux cités ci-dessus. Leurs finalités resteront toutefois identiques.

Détenir un diplôme de niveau 7 (bac+5 ou équivalent) dans le domaine de l’informatique ou des statistiques appliqués, ou une expérience professionnelle significative dans l’informatique orientée big data.

Formation certifiante

79,1%

51,3%