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Data analyst

Date de mise à jour :
Identifiant Offre Info : 14_AF_0000032237
Organisme responsable : Data Value (ouvre dans un nouvel onglet)

Nouvelle recherche

Présentation de la formation

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…

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 certifiante

Niveau de sortie

Sans niveau spécifique

Durée, rythme, financement

Durée

En centre

98 h

Financement

Conventionnement
Non

Conditions d'accès

Public visé

  • Tout public

Informations sur les publics

Toute personne désirant exploiter efficacement les données mises à sa disposition.

Niveau d'entrée

Sans niveau spécifique

Conditions spécifiques et prérequis

Aucun.

Lieu de réalisation de l'action

Modalités d'enseignement

Formation entièrement en présentielle

Adresse

54 Rue du Faubourg Saint-Antoine
75012 Paris 12e

Responsable : A&O Expertise

Périodes prévisibles de déroulement des sessions

Début

Fin

Adresse d'inscription
Data Value
31670 Labège
État du recrutement
Ouvert
Modalités
Entrées / Sorties à dates fixes