Formation Data scientist / data analyst : expertiser les données

Pourquoi se former à data scientist / data analyst

un chef de projet analyse des rapports commerciaux incomplets de 2023, ne lui permettant pas d'identifier les causes de perte de chiffre d'affaires. cette formation vous permet d'analyser ces jeux de données complexes et de développer des compétences en programmation pour extraire des informations pertinentes. vous pourrez interpréter les résultats et proposer des plans d'action basés sur des faits.

Repères de marché sur data / bi

Chiffres issus de nos 105 référentiels comparés sur cette thématique, hors remises négociées.

Budget moyen (intra): 1 561 à 3 003 €
Durée moyenne: 3.9 jours
Parcours certifiants: 100 %
Disponible à distance: 100 %

Objectifs

Maîtriser les principes fondamentaux de la collecte et du traitement des données.
Développer des compétences en programmation pour l'analyse statistique (Python, R).
Appliquer les techniques de modélisation prédictive et d'apprentissage automatique.
Réaliser des visualisations de données pertinentes pour la communication des résultats.
Interpréter les résultats des analyses statistiques et des modèles prédictifs.
Mettre en œuvre des projets Data Science de bout en bout, de l'exploration à la restitution.

Public concerné

Ingénieurs et chefs de projet souhaitant s'orienter vers l'analyse de données.
Analystes fonctionnels et métiers ayant besoin d'exploiter des jeux de données complexes.
Développeurs souhaitant se spécialiser dans les technologies Big Data et Machine Learning.
Professionnels des statistiques ou des mathématiques appliquées en reconversion ou perfectionnement.
Managers ou consultants en quête d'une meilleure compréhension des enjeux Data.

Programme type

Module 1 - Fondamentaux de l'analyse de données et programmation

Introduction à l'écosystème Big Data et aux rôles du Data Analyst/Scientist.
Bases de la programmation en Python : structures de données, fonctions, boucles.
Manipulation de données avec les librairies Pandas et NumPy.
Introduction au langage SQL pour l'interrogation des bases de données relationnelles.
Statistiques descriptives et inférentielles : concepts clés et applications.
Nettoyage et préparation des données : gestion des valeurs manquantes et des erreurs.

Module 2 - Modélisation prédictive et Machine Learning

Introduction aux algorithmes de Machine Learning supervisés (régression, classification).
Mise en œuvre d'algorithmes avec Scikit-learn.
Techniques de Machine Learning non supervisés (clustering, réduction de dimension).
Évaluation et optimisation des modèles : métriques de performance et cross-validation.
Introduction au Deep Learning : réseaux de neurones et architectures de base.
Gestion des problématiques de surapprentissage et de sous-apprentissage.

Module 3 - Visualisation, communication et déploiement

Principes de la datavisualisation efficace avec Matplotlib, Seaborn, Plotly.
Création de tableaux de bord interactifs avec des outils comme Tableau ou Power BI.
Techniques de storytelling avec les données pour une communication impactante.
Bonnes pratiques pour la présentation des résultats et la prise de décision.
Introduction aux concepts de déploiement de modèles (MLOps).
Aspects éthiques et réglementaires de l'utilisation des données (RGPD).

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Prérequis

Maîtrise des concepts statistiques de base (moyenne, médiane, écart-type).
Bonne connaissance d'un outil de bureautique (Excel).
Un intérêt prononcé pour les chiffres et la résolution de problèmes analytiques.

Modalités

Durée: 3 à 10 jours
Prix indicatif: 1 800 € à 7 500 € (intra, groupe)
Formats: présentiel, distanciel, intra, blended
Effectif: inter : 4 à 12 participants · intra : jusqu'à 12
Rythme: continu, séquencé ou en demi-journées, selon vos contraintes
Délai d'accès: sélection sous 48h, démarrage possible sous 2 à 4 semaines
Financement: OPCO, plan de développement des compétences, cpf selon l'organisme retenu
Évaluation: quiz ou cas pratique en fin de parcours, attestation remise à chaud
Accessibilité: adaptation possible aux situations de handicap, à préciser au cadrage
Certification: Il existe plusieurs certifications reconnues comme les titres RNCP « Data Scientist » ou « Data Analyst », ainsi que des certifications d'éditeurs (Google, Microsoft, SAS).
Qualité: partenaires Qualiopi uniquement

Questions fréquentes

›qui peut participer à une formation data scientist / data analyst ?

ces formations s'adressent aux ingénieurs, chefs de projet, analystes fonctionnels et développeurs. les professionnels des statistiques sont également concernés par ces modules.

›quel niveau de connaissances préalables est requis pour ces formations ?

un bagage technique, des bases en statistiques et une familiarité avec les outils informatiques sont un atout. certaines formations proposent des modules de remise à niveau pour les fondamentaux.

›quelle est la durée et le format typique de ces formations ?

les durées varient de quelques jours à plusieurs semaines, en format intensif ou blended learning. elles peuvent être dispensées en présentiel, à distance ou en mode hybride.

›ces formations sont-elles éligibles à des dispositifs de financement ?

oui, la plupart sont éligibles aux dispositifs comme le cpf, le plan de développement des compétences ou pro a. nous vous assistons dans l'étude de votre éligibilité.

Comment on sélectionne les organismes data scientist / data analyst

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