Data Analyst & Python en 2025: Formation complète avec attestation de Qualification Professionnelle

Qu’allez-vous apprendre ?

• Ce que vous allez apprendre dans cette formation
• 1. **Acquérir une compréhension approfondie des concepts clés de la data :**
• - Comprendre les principes fondamentaux de la collecte, du traitement et de l'analyse des données.
• - Identifier les différentes typologies de données (structurées, non structurées, semi-structurées) et leur gestion appropriée.
• 2. **Maîtriser les outils et technologies utilisés dans l’analyse de données :**
• - Apprendre à utiliser des logiciels de manipulation de données tels qu'Excel, SQL, et Python.
• - Se former à des outils de visualisation de données (Tableau, Power BI) pour transformer les données en insights clairs et compréhensibles.
• 3. **Développer des compétences en traitement de données :**
• - Savoir collecter, nettoyer et préparer des données pour les rendre exploitables.
• - Appliquer des techniques de transformation de données et de gestion des données manquantes ou aberrantes.
• 4. **Analyser des données à l'aide de techniques statistiques :**
• - Comprendre les bases des statistiques descriptives (moyenne, médiane, écart-type, etc.).
• - Appliquer des tests statistiques pour analyser la significativité des données (tests d'hypothèses, régressions, corrélations).
• 5. **Utiliser des méthodes avancées d’analyse et de modélisation prédictive :**
• - Découvrir les bases du machine learning (apprentissage supervisé et non supervisé) et les algorithmes de régression, classification et clustering.
• - Savoir interpréter les résultats de modèles prédictifs pour anticiper des tendances et prendre des décisions stratégiques.
• 6. **Présenter les résultats sous forme de rapports et visualisations claires :**
• - Apprendre à concevoir des rapports détaillés et des dashboards interactifs permettant de restituer les données de manière visuelle et compréhensible.
• - Développer des compétences en communication pour présenter des résultats analytiques à des parties prenantes non techniques.
• 7. **Développer une approche éthique et responsable de l’analyse des données :**
• - Prendre conscience des enjeux éthiques liés à la gestion des données personnelles (RGPD, confidentialité, etc.).
• - Appliquer des bonnes pratiques en matière de sécurité des données et de transparence des analyses.
• 8. **Adopter une démarche de résolution de problèmes basée sur les données :**
• - Acquérir la capacité de définir des problèmes d'affaires et de trouver des solutions via l’analyse de données.
• - Savoir interpréter les résultats d'analyse pour orienter des décisions pratiques et stratégiques.