Data analyst - Python pour l'analyse de données

• Data analyst - Code CertifInfo 114787
  • Niveau de qualification : 6 - Savoirs approfondis

Objectifs

Le programme de la formation en ligne Python s'articule autour de plusieurs compétences clés. Pendant 8 semaines, vous apprendrez à collecter, manipuler et transformer des données à l'aide des bibliothèques Python les plus performantes, telles que Pandas et NumPy Accompagné par un mentor, vous progresserez chaque jour à votre rythme et développerez des compétences solides pour réussir dans le domaine de la data, le tout en parallèle de votre activité professionnelle. Notions de base en Python - Acquérir une maîtrise des concepts fondamentaux de Python est essentiel pour gérer les données en entreprise, - Familiarisation avec les types de données, les boucles, les conditions et les structures de contrôle, - Application de ces concepts dans des processus métier, tout en utilisant Python pour réaliser des calculs financiers courants. Manipulation de données tabulaires - Apprendre à nettoyer, organiser et préparer des données pour l'analyse, - Explorer les méthodes d'importation de données depuis divers formats (Excel, CSV), corriger les erreurs et fusionner des sources de données multiples afin de fournir des insights pertinents pour la prise de décision. Analyse statistique - Utiliser des mesures statistiques pour évaluer les tendances commerciales, - Calculer des moyennes, des écarts-types, analyser les corrélations entre variables et réaliser des prévisions fiables basées sur ces données pour améliorer la prise de décision en entreprise. Visualisation et Tableaux de bord - Créer des visualisations interactives et dynamiques pour communiquer efficacement les résultats, - Personnaliser les graphiques, créer des tableaux de bord en temps réel, et concevoir des rapports visuels adaptés aux besoins stratégiques de l'entreprise.

Programme de la formation

Module 1 : Notions de base en python Acquérir une maÎtrise des concepts fondamentaux de Python et savoir les appliquer à la gestion de données. - Comprendre les types de données fondamentaux (entiers, chaînes de caractères, booléens) et leurs applications. - Apprendre à utiliser les structures de contrôle de base (boucles, conditions) pour automatiser les processus métier répétitifs. - Utiliser des opérations arithmétiques et logiques pour effectuer des calculs financiers courants. Module 2 : Structures de données Savoir organiser et manipuler efficacement des données à l'aide des structures de données de base en Python. - Maîtriser l'utilisation des dictionnaires pour stocker et accéder rapidement aux données clés. - Appliquer des opérations simples pour analyser des ensembles de données. Module 3: Manipulation de données tabulaires Apprendre à importer, nettoyer et transformer des données pour les préparer à l'analyse et à la prise de décision. - Savoir importer des données depuis divers formats (Excel, CSV, bases de données) en vue de leur analyse. - Nettoyer et transformer des données brutes pour corriger les valeurs manquantes et appliquer les formats adéquats. - Fusionner plusieurs sources de données pour produire des insights pertinents. Module 4: Analyse Statistique Utiliser des mesures statistiques pour analyser les tendances et améliorer la prise de décision. - Calculer des mesures statistiques (moyenne, écart type) pour évaluer la performance ou analyser les tendances. - Effectuer des analyses de corrélation pour identifier les relations entre différentes variables. - Appliquer des mesures statistiques afin de réaliser des prévisions fiables des résultats. Module 5: Visualisation des données Créer et personnaliser des visualisations de données pour faciliter l'interprétation des informations et améliorer la communication des résultats. - Créer des visualisations claires (graphiques à barres, nuages de points) pour suivre des indicateurs clés. - Personnaliser des graphiques pour mettre en avant les tendances et insights de manière efficace. - Enregistrer et intégrer des visualisations dans des rapports et tableaux de bord pour les présenter en réunions. Module 6: Tableaux de bord Savoir créer et déployer des tableaux de bord interactifs pour suivre les performances en temps réel. - Créer des tableaux de bord en temps réel avec des outils comme Streamlit pour visualiser les activités et performances clés. - Intégrer des visualisations interactives permettant de filtrer et d'explorer les données. - Utiliser les tableaux de bord pour surveiller et suivre les indicateurs de performance essentiels.

Validation et sanction

Data analyst

Type de formation

Certifiante

Sortie

Bac + 3 et 4