Intelligence Artificielle

Formation Data Analyst Augmenté : Utiliser ChatGPT/Copilot pour générer vos scripts et analyses

Découvrez comment augmenter vos compétences en tant que Data Analyst en utilisant les dernières technologies d'intelligence artificielle. Cette formation vous apprendra à utiliser ChatGPT/Copilot pour optimiser vos tâches quotidiennes, générer des scripts SQL complexes et automatiser la création de code Python. Vous serez en mesure de prendre votre pratique à un niveau supérieur et de contribuer à l'avancement de votre entreprise.

Réponse sous 24h ouvrées

En intra la formation peut être entièrement sur mesure

Durée14h
FormatInter-entreprise
NiveauTout niveau
LieuFrance — Présentiel & Distanciel
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  • Apprendre à générer des scripts SQL complexes via des prompts structurés
  • Automatiser la création de code Python pour l'analyse exploratoire
  • Synthétiser des résultats d'analyse en langage naturel
  • Optimiser les requêtes existantes pour améliorer les performances de vos analyses
01.Introduction à l'IA Générative pour l'Analyse de Données
  • Identifier les capacités des LLM pour la génération de code.
  • Distinguer les cas d'usage pertinents de ChatGPT/Copilot.
  • Configurer un environnement de travail avec accès aux outils d'IA.
02.Prompt Engineering Fondamental pour SQL
  • Structurer des prompts efficaces pour la génération de requêtes SQL.
  • Utiliser des mots-clés spécifiques pour orienter la génération SQL.
  • Évaluer la pertinence et la syntaxe du code SQL généré.
03.Génération de Requêtes SQL Complexes
  • Générer des requêtes SQL avec des jointures multiples (JOIN).
  • Intégrer des clauses de filtrage (WHERE) et d'agrégation (GROUP BY).
  • Appliquer des fonctions SQL avancées via des prompts.
04.Prompt Engineering pour le Code Python (Analyse Exploratoire)
  • Rédiger des prompts pour générer des scripts Python avec Pandas.
  • Demander la gestion des valeurs manquantes et l'encodage de variables.
  • Spécifier la création de visualisations avec Matplotlib.
05.Automatisation de l'Analyse Exploratoire avec Python
  • Générer un script Python complet pour le nettoyage de données.
  • Créer des visualisations de distributions et de corrélations.
  • Utiliser Regex pour des opérations de transformation de chaînes.
06.Optimisation de Requêtes SQL existantes
  • Identifier les goulots d'étranglement dans des requêtes SQL.
  • Utiliser l'IA générative pour suggérer des optimisations de performance.
  • Comparer les plans d'exécution avant et après optimisation.
07.Synthèse de Résultats d'Analyse en Langage Naturel
  • Fournir des outputs statistiques à un LLM pour synthèse.
  • Générer des résumés clairs d'analyses de régression linéaire.
  • Adapter le ton et le niveau de détail de la synthèse.
08.Intégration et Bonnes Pratiques
  • Intégrer l'IA générative dans un workflow d'analyse via API.
  • Établir des bonnes pratiques de Prompt Engineering.
  • Gérer les limites et les biais des modèles d'IA générative.

Génération SQL via LLM

Rédiger des prompts structurés pour obtenir des requêtes SQL complexes (jointures multiples, filtres conditionnels) à partir d'un modèle de langage.

Automatisation Python pour l'analyse

Utiliser des outils d'IA générative pour produire des scripts Python (Pandas, Matplotlib) pour le nettoyage de données et la visualisation exploratoire.

Synthèse d'analyses en langage naturel

Transformer des résultats statistiques complexes (régression linéaire) en synthèses textuelles claires et interprétables via des prompts ciblés.

Optimisation de requêtes existantes

Appliquer l'IA générative pour identifier et suggérer des améliorations de performance sur des requêtes SQL existantes, en utilisant des techniques de prompt engineering.

Financement

Cette formation est finançable via OPCO, plan de développement des compétences ou FAF. Nos conseillers prennent en charge le montage de votre dossier.

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Points forts de la formation

Data Analyst Augmenté : Utiliser ChatGPT/Copilot pour générer vos scripts et analyses — pourquoi la choisir ?

🎯
Scripts SQL Personnalisés

Apprenez à générer des scripts SQL complexes sur mesure grâce à des prompts bien structurés, optimisant ainsi votre efficacité en analyse de données.

🚀
Automatisation avec Python

Maîtrisez l'automatisation de l'analyse exploratoire en Python, réduisant le temps de traitement et augmentant la précision de vos résultats.

💡
Synthèse en Langage Naturel

Transformez vos résultats d'analyse en rapports compréhensibles, facilitant la communication des insights aux parties prenantes.

🔧
Optimisation des Requêtes

Découvrez comment optimiser vos requêtes SQL existantes pour améliorer leurs performances, garantissant des analyses plus rapides et efficaces.

📊
Approfondissement en IA Générative

Explorez les fondamentaux de l'IA Générative appliquée à l'analyse de données, vous positionnant à la pointe des tendances technologiques actuelles.

🤖
Élargissement des Compétences

Cette formation s'adresse à tous les niveaux, vous permettant de développer des compétences pratiques en intégrant des outils d'IA dans votre travail quotidien.

Thématique

Questions clés

Tout ce que vous devez savoir sur Data Analyst Augmenté : Utiliser ChatGPT/Copilot pour générer vos scripts et analyses.

Poser une question
L'utilisation de ChatGPT/Copilot permet de générer des scripts SQL complexes et de automatiser la création de code Python, ce qui améliore considérablement l'efficacité et la productivité des Data Analysts.
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Financement

Financer Data Analyst Augmenté : Utiliser ChatGPT/Copilot pour générer vos scripts et analyses

Plusieurs dispositifs permettent de prendre en charge votre formation Data Analyst Augmenté : Utiliser ChatGPT/Copilot pour générer vos scripts et analyses. Nos conseillers vous accompagnent pour identifier la solution la plus adaptée à votre situation.

Logo OPCO – Opérateur de compétences
OPCO

Formations financées via votre opérateur de compétences

Les OPCO (Opérateurs de Compétences) peuvent prendre en charge tout ou partie des frais de formation de vos salariés, dans le cadre du plan de développement des compétences ou de l’alternance. Renseignez-vous auprès de votre OPCO de rattachement.

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Logo du FAF – Fonds d’Assurance Formation
FAF

Aide à la formation pour les indépendants

Les Fonds d’Assurance Formation (FAF) financent les formations des travailleurs indépendants, auto-entrepreneurs, professions libérales et chefs d’entreprise. Le financement dépend de votre code NAF/APE et de l’organisme auquel vous cotisez (FAFCEA, AGEFICE, FIFPL…).

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Logo France Travail
FranceTravail

Des aides pour les demandeurs d’emploi

France Travail (ex-Pôle emploi) peut financer vos formations via des dispositifs comme l’AIF (Aide Individuelle à la Formation) ou des achats directs. Parlez-en à votre conseiller pour valider votre projet et vérifier votre éligibilité.

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Compte Personnel de Formation
Employeur

Votre entreprise peut financer votre formation.

Votre entreprise dispose d’un budget dédié à la formation. Rapprochez vous de la direction, du manager ou du service ressources humaines de votre entreprise pour en savoir plus.

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Aide régionale à la formation
Région

Aides régionales pour la formation professionnelle

Les conseils régionaux proposent des aides financières pour favoriser l’accès à la formation, en particulier pour les jeunes, les demandeurs d’emploi ou les personnes en reconversion. Ces aides varient selon les régions.

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Dispositif FNE Formation pour entreprises
FNE Formation

Un soutien pour les entreprises en transformation

Le FNE-Formation accompagne les entreprises confrontées à des mutations économiques (transformation digitale, écologique, etc.). Il permet de financer les parcours de formation de leurs salariés, souvent à hauteur de 50 à 100 %, selon les cas.

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Data Analyst Augmenté : Utiliser ChatGPT/Copilot pour générer vos scripts et analyses en situation

Après la formation, il a utilisé ChatGPT pour générer des requêtes SQL complexes, ce qui a considérablement réduit le temps de traitement des données.

Elle a automatisé la création de visualisations avec Python, permettant à son équipe de mieux interpréter les résultats d'analyse.

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Questions fréquentes

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Maîtrise des bases de SQL (SELECT, FROM, JOIN, WHERE). Connaissance des fondamentaux de Python (variables, boucles, fonctions). Familiarité avec les concepts d'analyse de données (statistiques descriptives, visualisation). Expérience pratique avec Pandas et Matplotlib.

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