Data Analyst par CEFIM

1) Immersion : 3 semaines
Dans ces premières semaines de formation, vous démarrez par un premier projet tourné vers la visualisation des données. Une séquence qui permet d'être dans le sujet rapidement et de revoir quelques fondamentaux du web. Votre objectif sera de construire un dashboard web (tableau de bord) permettant de visualiser et afficher des données. Après une introduction aux formats de données (Excel, XML, JSON...), vous apprendrez les rudiments des statistiques descriptives (exploratoires) pour ensuite réaliser une page web de visualisation de données (HTML, CSS, DataTable)

2) Données publiques : 6 semaines
Dans cette deuxième séquence, votre objectif sera de réaliser une étude utilisant des données publiques comme par exemple les données de l'INSEE. Ce projet sera l'occasion d'aborder le langage SQL et l'algèbre relationnel, puis vous réaliserez votre projet grâce au langage Python et l'utilisation d'API.

3) Data Marketing : 4 semaines
L'analyse de données au service du marketing. Votre mission sera de développer un projet avec un objectif commercial impliquant l'analyse de comportement de consommateurs en ligne notamment sur les réseaux sociaux et sur les sites web(Google Analytics, CRM). Ce sera l'occasion d'aborder la grande question du nettoyage de données. Du côté statistique, nous découvrirez les statistiques inférentielles permettant de généraliser à partir d'un échantillon

4) Analyse prédictive : 6 semaines
Cette nouvelle séquence sera l'occasion d'aborder les possibilités qu'offrent l'analyse des données pour construire un modèle prédictif. Pour ce projet, vous travaillerez dans le contexte d'un site touristique et en se basant sur un jeu de données fourni par un partenaire, l'objectif est de construire un programme permettant de prédire le nombre de visiteurs en prenant en compte la météo, les fréquentations passées, etc...

5) Introduction au Big Data : 50 heures
Cette dernière séquence sera l'occasion de s'initier au big data. Vous aborderez les bases de données décisionnelles (MongoDB, Hadoop) et évidemment ce sera aussi l'occasion d'aborder les méthodes décisionnelles en analyse de données (arbres de décision, règles d'association, régression multiple, analyse discriminante, ...). Vous terminerez cette séquence par une initiation au machine learning avec TensorFlow.

Le Data Analyst doit posséder trois compétences indispensables : une forte appétence pour les technologies et les outils informatiques des bases de données, la maîtrise des techniques d'analyse des données et des méthodologies statistiques mais aussi une excellente maîtrise du langage informatique.
La formation data analyst de CEFIM est découpée sous forme de mini
- projets permettant d'aborder toutes les notions techniques et statistiques dans un cas d'usage concret permettant de donner du sens à tous les apprentissages. Quand cela sera possible, nous privilégierons des partenariats avec de réelles entreprises pour mettre en place ces projets.

Voir le programme de la formation data analyst