DATA ANALYST

Objectifs pédagogiques

• Comprendre l’écosystème numérique des données
• Comprendre les divers formats de structuration de données
• Utiliser et programmer des outils pour le traitement des données plates
• Utiliser un langage de programmation pour l’importation et le nettoyage des données (Python - R)
• Interroger et construire une source de données «web» (API)
• Interroger des bases de données structurées et non structurées (SQL - NoSQL)
• Maîtriser les langages de requêtage de bases de données
• Maîtriser l’utilisation des technologies de data visualisation (ggplot, datatables, Flot, D3 js, tableau ... )
• S'adapter : être polyvalent, être force de proposition, comprendre les problématiques métiers
• Être autonome et continuellement se former sur les techniques d’exploration, de stockage et publication des données

Contenu de la formation

• Introduction
• Manipulation de jeux de données
• Compréhension de l'environnement LINUX
• Introduction aux langages de programmation Python - R et à l’utilisation des librairies
• Comprendre et utiliser les bases de données
• Concevoir et mettre en service une base de données relationnelle et NoSQL
• Requêter et exporter les bases de données
• Introduction aux outils d’indexation et de recherche de données
• Importer et nettoyer les données
• Comprendre les différents formats de structure de données
• Concevoir un schéma de données
• Programmer des scripts d’import et nettoyage des données
• Manipuler et exploiter les données
• Comprendre et utiliser des statistiques descriptives
• Introduction aux notions de prédiction, arbres de décisions et clustering
• Mettre en application ses acquis à l’aide des librairies disponibles (Python et R)
• Visualiser et partager les données
• Utilisation des outils et librairies de data visualisation
• Mettre en place un outils de data visualisation en ligne (JavaScript)
• Introduction aux outils d’indexation et de recherche de données
• Construire une API web
• Insertion professionnelle
• Technique de recherche d’emploi
• Expression orale et écrite
• Mettre en application ses acquis à l’aide des librairies disponibles (Python et R)

Suivi de l'exécution et évaluation des résultats

• Feuilles de présence.
• Questions orales ou écrites (QCM).
• Mises en situation.
• Formulaires d'évaluation de la formation.

Diplôme visé par la formation

RS3508 – Exploiter une base de données RS3497 – Développer une base de données RS5185 – Deep learning et intelligence artificielle

Délivrance d'une attestation.

Les compétences sont validées au travers de projets (études de cas) qui permettent au candidat de se projeter en situation professionnelle reconstituée. Chaque projet donne lieu à une production de livrables par le candidat et à une soutenance devant un évaluateur.

Durée de validité

3 années