Data analyst - certification la Sorbonne

L'objectif de cette formation est de former des Data Analysts immédiatement opérationnels en entreprise. À l'issue du parcours, le stagiaire sera capable de comprendre un besoin métier, de collecter, nettoyer et analyser des données avec Excel, SQL et Python, de concevoir des modèles de données et des tableaux de bord professionnels sous Power BI, et d'appliquer les principaux algorithmes de machine learning à des problématiques concrètes (marketing, finance, RH, etc.). Il saura également utiliser les outils d'IA générative pour accélérer et sécuriser ses analyses, générer ou optimiser du code (SQL, Python, DAX) tout en gardant un esprit critique. La formation vise enfin à accompagner chaque participant dans la réalisation d'un projet complet de Data Analyst sur des données réelles et dans sa préparation à l'insertion professionnelle (CV, entretiens, posture), en vue de l'obtention d'un certificat Data Analyst reconnu par l'État.

MODULE 1 : INTRODUCTION À L'ANALYSE DE DONNÉES ET WEB ANALYTICS (56 HEURES)
Découverte du rôle du Data Analyst, des types de données et des premières méthodes d'analyse. Introduction aux bases du web analytics et à l'interprétation des indicateurs de performance numériques. Création de reportings et tableaux de bord simples sur Excel, avec initiation à la visualisation et à l'analyse statistique.  


MODULE 2 : SQL ET BASES DE DONNÉES (64 HEURES)
Apprentissage du langage SQL et des bases de données relationnelles. Rédaction de requêtes pour extraire, filtrer et analyser des données. Mise en pratique des jointures et de l'exploitation de plusieurs tables pour répondre à des besoins métiers.  


MODULE 3 : PYTHON POUR L'ANALYSE DE DONNÉES (88 HEURES)
Prise en main de Python pour manipuler et nettoyer des données avec pandas et numpy. Réalisation d'analyses descriptives et de visualisations, et automatisation de tâches courantes d'analyse.  


MODULE 4 : DATA VISUALISATION ET BUSINESS INTELLIGENCE (64 HEURES)
Découverte de Power BI et de la Business Intelligence. Nettoyage des données avec Power Query, création d'indicateurs en DAX et conception de tableaux de bord interactifs adaptés à la prise de décision.  


MODULE 5 : MACHINE LEARNING ET INTELLIGENCE ARTIFICIELLE (48 HEURES) 
Introduction au machine learning avec Python. Construction et évaluation de modèles supervisés de régression et de classification, appliqués à des problématiques concrètes (prévision, scoring, segmentation).  


MODULE 6 : IA GÉNÉRATIVE POUR LA DATA (40 HEURES)
Utilisation de l'IA générative pour accélérer l'analyse de données. Génération et optimisation de code SQL, Python ou DAX, assistance au nettoyage, à l'analyse et à la création de rapports, avec sensibilisation aux bonnes pratiques.  


MODULE 7 : PROJET PRATIQUE ET INSERTION PROFESSIONNELLE (120 HEURES)
Réalisation d'un projet complet sur des données réelles et soutenance devant un jury. Accompagnement à la recherche d'emploi : CV orienté data, simulations d'entretiens et valorisation du projet pour faciliter l'insertion en entreprise.