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.

Programme de la formation

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

Validation et sanction

Attestation de formation

Type de formation

Non certificiante

Sortie

Sans niveau spécifique

Code Rome

Modalités pédagogiques

Durée

98 heures en centre

Conventionnement : Non

Financeur(s)

Autre

Public(s)

Tout public

Modalités de recrutement et d'admission

Niveau d'entrée : Sans niveau spécifique

Conditions spécifiques et prérequis

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.\n\nProcédure d'admission: \nUn 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.

Modalités d'accès

Formation entièrement à distance

Adresse

41 rue de la Découverte
CS 37621
31676 - Labège

Responsable : Data Value
Téléphone fixe :
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Contact sur la formation

41 rue de la Découverte
CS 37621
31676 - Labège

Responsable : Monsieur Cédric CALAS
Téléphone fixe : 0972567567
fax :
Site web :
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Data Value
SIRET: 81837224500014
31676 Labège
Responsable :
Téléphone fixe :
Site web :
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du 01/01/2025 au 31/07/2026
débutant le : 01/01/2025

Adresse d'inscription

41 rue de la Découverte
31676 - Labège

Etat du recrutement : Ouvert
Modalités : Entrées / Sorties à dates fixes

Data Value
SIRET : 81837224500014

Adresse

41 rue de la Découverte
CS 37621
31676 - Labège

Téléphone fixe : 0972567567
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