Formation Le rôle du Data Analyst
Public admis
- Salarié en Poste
- Demandeur d'emploi
- Entreprise
- Etudiant
Financements
Eligible CPF Votre OPCO Financement personnel
Objectifs de la formation
- Identifier les responsabilités et compétences clés d'un Data Analyst
- Comprendre les méthodes de collecte, de traitement et d'analyse des données
- Connaître les outils et technologies couramment utilisés par les Data Analysts
| Tarif |
A partir de 700,00 € |
| Durée | 1 jour |
| Modes |
|
| Sessions | |
| Lieux | Partout en France |
| Tarif |
A partir de 700,00 € |
| Durée | 1 jour |
| Modes |
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| Sessions | |
| Lieux | Partout en France |
Description
Cette formation est destinée aux professionnels souhaitant se familiariser avec le rôle et les responsabilités d'un Data Analyst. Les participants apprendront les méthodes de collecte, de traitement et d'analyse des données, ainsi que les outils statistiques et de visualisation couramment utilisés dans le domaine.
Programme
Introduction à la formation d’acculturation au rôle de Data Analyst
Présentation du rôle et des responsabilités d’un Data Analyst
Différences entre Data Engineer, Data Scientist et Data Analyst
Contexte et enjeux de l’analyse de données dans l’entreprise
Méthodes de collecte, de traitement et d’analyse des données
Les différents types de données (structurées, semi-structurées, non structurées)
Les sources de données et méthodes de collecte
Le prétraitement des données : nettoyage, transformation et intégration
Les techniques d’analyse des données : statistique descriptive, corrélation, régression
Tâches typiques du Data Analyst
Collecte de données : Identifier les sources de données pertinentes, collecter et préparer les données pour l’analyse
Analyse des données : Utiliser des méthodes statistiques pour découvrir des tendances, des modèles et des insights dans les données
Reporting : Préparer des rapports et des tableaux de bord pour communiquer les résultats de l’analyse aux parties prenantes
Collaboration : Travailler en étroite collaboration avec les équipes de l’entreprise pour comprendre leurs besoins en matière de données et fournir des insights utiles
Maintenance de la qualité des données : S’assurer que les données utilisées pour l’analyse sont exactes et de qualité
Outils et technologies couramment utilisés en analyse de données
R, Python (avec des packages tels que pandas, numpy et scipy) pour manipuler les données et réaliser des analyses statistiques
SQL pour interroger les bases de données et extraire des données pour l’analyse
Outils de visualisation (Tableau, Power BI, bibliothèques Python…) pour créer des visualisations de données attrayantes et informatives
Outils de Business Intelligence (BI)
Logiciels de traitement de données
Prérequis
Public
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