DU data analyst

BDC 1 : Collecter, organiser et nettoyer des données Manipulation et pré-traitement de données : - Savoir charger et décrire un jeu de données à travers R ou Python - Savoir manipuler une base de données relationnelles (SQL) - Savoir traiter des valeurs manquantes ou aberrantes - Manipuler et représenter la distribution de variables de différents types (continues, binaires, dates, etc.) BDC 2 : Réaliser l'analyse exploratoire d'un jeu de données Réduction de dimensionalité et algorithmes de clustering : - Réaliser une analyse multivariée de variables continues (PCA) ou catégorielles (MCA) - Appliquer une méthode d'apprentissage non supervisé pour partitionner des données (k-means, CAH) Techniques de visualisation de données - Pouvoir réaliser avec R ou Python les principaux types de graphiques - Savoir identifier quel type de graphique est le plus adapté à une situation donnée BDC 3 : Identifier et mettre en oeuvre des modèles adaptés à une problématique donnée Introduction aux statistiques - Savoir mettre en oeuvre des analyses statistiques simples (Student, ANOVA, Régression logistique) - Identifier les situations pour lesquels des tests non-paramétriques sont requis - Savoir transformer des données pour retomber dans les conditions de validité d'un test Introduction au Machine Learning - Appliquer une méthode d'apprentissage supervisé (forêts aléatoires) pour réaliser une tâche de classification - Utiliser des métriques (AUC, OOB) pour estimer la qualité d'un modèle BDC 4 : Communiquer sur une analyse de données Initiation à la Business Intelligence - Concevoir le cahier des charges d'un tableau de bord - Maîtriser les différentes fonctionnalités de Power BI pour pouvoir mettre en place un tableau de bord Rédaction d'un rapport d'analyse - Explorer un jeu de données en autonomie pour mettre en oeuvre les différentes techniques maîtrisées - Produire un document en Latex - Structurer de manière logique la restitution des résultats des analyses