Data analyse : exploiter, analyser des données structurées et réaliser des études quantitatives

La certification « Data analyse : exploiter, analyser des données structurées et réaliser des études quantitatives » portée par l’ENSAE-ENSAI Formation Continue, s’inscrit dans un contexte de transformation profonde et durable des organisations, marqué par la place centrale occupée par la donnée dans les processus de pilotage, d’évaluation et d’aide à la décision. Cette transformation concerne l’ensemble des secteurs d’activité, tant publics que privés et touche des organisations de toutes tailles.

• Préparer les données en vue de leur analyse en important, nettoyant et mettant en forme des jeux de données structurées.
• Traiter les données manquantes afin de compléter les informations non renseignées sans altérer significativement le jeu de données initial en utilisant des techniques d’omission ou d’imputation.
• Mener une analyse exploratoire approfondie d’un jeu de données afin d’en structurer l’information sous-jacente et d’en proposer une représentation synthétique et interprétable, via une méthode d’analyse factorielle adaptée (ACP, AFC ou ACM).
• Mettre en œuvre une approche de segmentation des données en choisissant et paramétrant un algorithme de classification non supervisée (clustering) pertinent (CAH et/ou K-means) pour organiser les observations en classes homogènes et exploitables.
• Réaliser des tests statistiques afin d’inférer des conclusions robustes sur une population à partir d’un échantillon restreint, en mobilisant les techniques de test d’hypothèses.
• Mettre en œuvre un modèle statistique pour expliquer une variable d’intérêt à partir de facteurs explicatifs connus en utilisant les méthodes de régression linéaire ou logistique.
• Mettre en œuvre un modèle prédictif opérationnel pour obtenir des prévisions d’une variable d’intérêt en choisissant correctement la métrique à utiliser.
• Concevoir et déployer une application web interactive afin de restituer des analyses statistiques ou des résultats de modélisation de manière claire et exploitable.
• Produire et structurer un reporting statistique descriptif, en mobilisant des indicateurs pertinents et des représentations graphiques adaptées, afin de synthétiser et de rendre exploitables des données dans un contexte professionnel.
• Rédiger et restituer oralement une présentation structurée des résultats d’une étude statistique, en intégrant leur interprétation, leurs limites et leur portée afin d’éclairer la prise de décision.