Formation Formation Data Analyst : Maîtriser la gouvernance des données stratégiques

01.Introduction à la Data et au rôle du Data Analyst

• —Définition de la donnée et typologies (structurée, non structurée)
• —Le cycle de vie des données et les acteurs
• —Rôle et missions du Data Analyst
• —Écosystème des métiers de la data (Data Scientist, Engineer, Architect)

02.Fondamentaux de la Gouvernance des Données

• —Définition et objectifs de la gouvernance data
• —Principes clés : qualité, sécurité, conformité, accessibilité
• —Cadres de référence (DAMA-DMBOK) et modèles organisationnels
• —Les bénéfices d'une bonne gouvernance pour l'entreprise

03.Collecte et Préparation des Données

• —Sources de données (bases de données, APIs, fichiers)
• —Techniques d'extraction et d'intégration (ETL/ELT)
• —Nettoyage des données : gestion des valeurs manquantes, doublons
• —Transformation et enrichissement pour l'analyse

04.Bases de Données Relationnelles et SQL

• —Modélisation de données (schéma en étoile, en flocon)
• —Principes des bases de données relationnelles (SGBDR)
• —Requêtes SQL pour l'extraction et la manipulation de données
• —Jointures, agrégations et fonctions avancées avec SQL

05.Analyse Exploratoire des Données (EDA)

• —Objectifs et méthodes de l'EDA
• —Statistiques descriptives univariées et multivariées
• —Identification des tendances, des anomalies et des patterns
• —Visualisation préliminaire des données

06.Visualisation de Données & Storytelling

• —Principes et bonnes pratiques de visualisation
• —Choix des graphiques adaptés au type de donnée
• —Outils de DATAVIZ (Tableau, Power BI, Qlik Sense)
• —Création de tableaux de bord interactifs et narratifs

07.Qualité des Données et Audit

• —Définition des dimensions de la qualité (précision, complétude)
• —Méthodologies d'évaluation et de mesure de la qualité
• —Mise en place de règles de validation des données
• —Processus d'audit et d'amélioration continue de la qualité

08.Sécurité et Conformité des Données (RGPD)

• —Enjeux de cybersécurité pour la data
• —Mesures de protection des données (chiffrement, anonymisation)
• —Réglementation RGPD et autres lois sur la protection des données
• —Gestion des accès et des droits utilisateurs

09.Modélisation Analytique et Indicateurs de Performance

• —Création de modèles de données pour l'analyse approfondie
• —Définition et construction des KPI (Key Performance Indicators)
• —Bonnes pratiques pour des KPIs pertinents et mesurables
• —Suivi et évaluation de la performance via les indicateurs

10.Data Stewardship et Rôles de Gouvernance

11.Outils Avancés pour le Data Analyst

• —Introduction à Python ou R pour l'analyse de données
• —Utilisation de bibliothèques (Pandas, NumPy, Matplotlib)
• —Automatisation des tâches d'analyse et de reporting
• —Perspectives des outils Cloud (AWS, Azure, GCP pour la data)

12.Cas Pratique & Synthèse de Gouvernance Data

• —Application des concepts sur un jeu de données réel
• —Élaboration d'un mini-plan de gouvernance data
• —Présentation des résultats et recommandations business
• —Révision des concepts clés et questions/réponses