Certification Data Analyst

Objectifs

• Identifier les possibilités d'utilisation des données, en fonction des besoins métier, en étant force de proposition dans l'exploration, l'évaluation de la qualité et l'interprétation de ces données


• Définir une stratégie de prise de décision par les données suivant les besoins métier


• Modéliser des bases de données relationnelles


• Réaliser des requêtes avancées répondant à des besoins métier complexes


• Automatiser des collectes de données


• Mettre en place une interface standard de partage automatique de données entre différentes applications et langages


• Contrôler les modalités de collecte et d'utilisation de données et mesurer les enjeux du RGPD


• Effectuer des choix méthodologiques pour l'automatisation des traitements et les documenter avec clarté et concision


• Utiliser les outils et méthodes modernes : méthodes agiles afin de permettre le travail en équipe, outils de suivi de projets, logiciel adapté à la rédaction de code


• Manipuler des structures de données et utiliser l'algorithmie afin de traduire en script des besoins de traitements de données


• Appliquer les bonnes pratiques de la programmation afin d'avoir un code organisé, réutilisable et partageable


• Utiliser les tableaux de données afin de faciliter l'import, la manipulation et la fusion de données


• Nettoyer les données, retraiter les valeurs aberrantes (outliers) et les valeurs manquantes


• Utiliser les expressions régulières (RegEx) pour traiter les valeurs textuelles et permettre une anonymisation des données personnelles dans le cadre du RGPD


• Utiliser les statistiques descriptives afin de modéliser les données


• Maîtriser le process d'apprentissage automatique (Machine Learning)


• Modéliser des régressions afin de définir des modèles de prévisions, et de trouver des tendances futures


• Modéliser des classifications et interpréter les métriques associées afin de catégoriser automatiquement des informations


• Traiter automatiquement le langage naturel (NLP) à partir de texte brut


• Contrôler et documenter les biais d'un modèle et des données d'entrainement afin d'estimer les risques éthiques


• Identifier et prioriser les informations à rendre accessibles et à présenter visuellement


• Utiliser les visualisations descriptives afin de représenter graphiquement des données statistiques et des informations modélisées


• Manipuler la Dataviz interactive et dynamique


• Réaliser de la cartographie


• Utiliser un Tableur afin de proposer des croisements de variables pour obtenir des informations recherchées


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Programme de la formation

-

Validation et sanction

Data analyst

Type de formation

Non certifiante

Sortie

Sans niveau spécifique