Formation Devenez Data Analyst certifié en temps partiel : maîtrisez la donnée

01.Introduction à l'analyse de données et rôle du Data Analyst

• —Définition de l'analyse de données et son importance
• —Les différents rôles et responsabilités du Data Analyst
• —Vue d'ensemble des outils et des méthodes utilisés
• —Le cycle de vie de la donnée

02.Maîtrise d'Excel pour l'analyse de données (Partie 1)

• —Fonctions avancées : RECHERCHEV, SOMME.SI.ENS, NB.SI.ENS
• —Validation de données et mise en forme conditionnelle
• —Utilisation des tableaux et des plages nommées
• —Filtres avancés et tri personnalisé

03.Maîtrise d'Excel pour l'analyse de données (Partie 2)

04.Introduction au langage SQL pour la gestion de bases de données

• —Concepts fondamentaux des bases de données relationnelles
• —Requêtes SELECT simples : filtrage (WHERE) et tri (ORDER BY)
• —Agrégation de données : GROUP BY, HAVING (SUM, AVG, COUNT)
• —Jointures (JOIN) entre différentes tables

05.SQL avancé et manipulation de données

• —Opérateurs logiques et de comparaison complexes
• —Fonctions de texte, numériques et de date
• —Sous-requêtes et Common Table Expressions (CTE)
• —Insertion, mise à jour et suppression de données (INSERT, UPDATE, DELETE)

06.Fondamentaux de Python pour l'analyse de données

• —Installation de Python et environnement (Anaconda, Jupyter Notebook)
• —Types de données, variables, opérateurs
• —Structures de contrôle : boucles (for, while), conditions (if/else)
• —Introduction aux bibliothèques NumPy et Pandas

07.Manipulation et nettoyage de données avec Pandas

• —Chargement de données (CSV, Excel) dans des DataFrames
• —Sélection et filtrage de données dans Pandas
• —Gestion des valeurs manquantes et des doublons
• —Opérations d'agrégation et de regroupement

08.Visualisation de données avec Python (Matplotlib/Seaborn)

09.Introduction à Power BI pour la visualisation interactive

• —Interface de Power BI Desktop : vue d'ensemble
• —Connexion aux sources de données (Excel, bases de données)
• —Nettoyage et transformation des données avec Power Query Editor
• —Modélisation de données : tables, relations, hiérarchies

10.Création de tableaux de bord interactifs avec Power BI (Partie 1)

• —Création de visuels : graphiques à barres, courbes, cartes
• —Utilisation des filtres et segments
• —Initiation au langage DAX (Data Analysis Expressions) : colonnes calculées
• —Mesures simples (SUM, AVERAGE, COUNT)

11.Création de tableaux de bord interactifs avec Power BI (Partie 2)

• —Mesures plus complexes avec DAX (CALCULATE, ALL)
• —Utilisation de cartes et de KPI (Key Performance Indicators)
• —Publication de rapports sur le service Power BI
• —Partage et collaboration sur des tableaux de bord

12.Stratégies d'analyse de données et défis du Big Data

• —Les étapes clés d'un projet d'analyse de données réussi
• —Présentation des résultats : storytelling avec les données
• —Introduction au Big Data : concepts, enjeux et technologies
• —Éthique et protection des données (RGPD) en analyse