MS Data analyst

Objectifs

Acquérir les compétences professionnelles pour :

-Agréger des données : les normaliser tout en conservant leur intégrité (programmation Big Data)

-Collaborer avec les administrateurs et gestionnaires de bases de données (dataware house) pour suggérer des améliorations dans la collecte et la gestion des données Corriger les éventuels problèmes dans la chaîne de traitement et gérer les aspects liés à la sécurité Interpréter des données : identifier des tendances et sensibiliser les acteurs à une utilisation efficace et pertinente des données

- Présenter les résultats : synthétiser les conclusions importantes à l'aide de graphiques et de rapports (Data Visualisation)

- Aider à la prise de décision, en vue d'améliorer la stratégie de l'entreprise

Programme de la formation

Bloc de compétences 1 - créer une base de données et effectuer des requêtes afin de répondre à des besoins utilisateurs :

Configurer une base de données afin d'y intégrer un jeu de données à exploiter.

Effectuer des requêtes SQL pour répondre à une problématique métier.

Mettre à jour un catalogue de données pour rendre accessible la base de données à ses utilisateurs.

Bloc de compétences n°2 - collecter et préparer des données de sources variées en utilisant un outil de gestion des données :

Collecter et intégrer des données venant de plusieurs sources en respectant les règles de protection des données en vigueur.

Préparer des données pour l'analyse en respectant les normes internes à l'entreprise.

Bloc de compétences n°3 - nettoyer et décrire un jeu de données à l'aide d'un langage de programmation spécialisé afin d'en préparer l'exploitation :

Pré-traiter des données stockées en les classifiant et en corrigeant les erreurs et les incohérences présentes.

Réaliser une analyse uni-variée de données pré-traitées afin de les décrire et de détecter les incohérences.

Bloc de compétences n°4 - formaliser les résultats d'une analyse statistique en utilisant des outils de visualisation :

Analyser un besoin client pour formuler des questions analytiques et définir des indicateurs de suivi.

Créer les graphiques permettant de représenter les résultats obtenus.

Créer un tableau de bord (dashboard) permettant de visualiser et de mesurer les résultats obtenus en fonction d'indicateurs donnés.

Bloc de compétences n°5 - réaliser l'analyse exploratoire de données structurées afin de les synthétiser et de les interpréter :

Réaliser une analyse multi-variée pour comprendre la corrélation entre des variables et les synthétiser.

Analyser des séries temporelles pour mesurer un phénomène au cours du temps.

Réaliser un test statistique afin de vérifier une prédiction.

Bloc de compétences n°6 - réaliser une modélisation statistique à l'aide de méthodes d'apprentissage supervisé et non supervisé :

Mettre en oeuvre une méthode d'apprentissage supervisée pour réaliser une analyse prédictive.

Mettre en oeuvre une méthode d'apprentissage non supervisée pour opérer des classifications automatiques et partitionner des données.

Validation et sanction

Attestation de formation

Type de formation

Non certifiante

Sortie

Sans niveau spécifique