Formation Data Analyst & IA

Module 2SQL et bases de données relationnelles

Apprenez à comprendre, structurer et interroger des bases de données relationnelles avec SQL, afin d'extraire les bonnes informations et de les exploiter dans un contexte d'analyse de données.

• Comprendre le fonctionnement des bases de données relationnelles
• Identifier les tables, les clés, les relations et la logique de structuration des données
• Modéliser et organiser les données pour faciliter leur exploitation
• Écrire des requêtes SQL pour sélectionner, filtrer, trier et analyser des données
• Utiliser les jointures et les agrégations pour croiser plusieurs tables
• Comprendre comment les données circulent entre outils, bases et applications métiers

Module 3Python pour l'analyse de données

Apprenez à utiliser Python pour manipuler, transformer, analyser et automatiser le traitement de données, avec une approche orientée Data Analyst et des cas concrets proches des usages en entreprise.

• Maîtriser les bases du langage Python : variables, conditions, boucles, fonctions et structures de données
• Manipuler des données avec pandas : import, nettoyage, exploration, filtrage, tri et transformation
• Réaliser des analyses statistiques avancées
• Appliquer des tests d'hypothèses à des cas business pour comparer des groupes, valider des tendances et appuyer les décisions
• Collecter des données depuis différentes sources : fichiers, web ou formats structurés
• Automatiser des traitements récurrents et créer des reportings automatisés
• Visualiser les résultats avec Python à travers des graphiques clairs et exploitables

Module 4Data Visualisation et Business Intelligence

Apprenez à transformer des données brutes en tableaux de bord interactifs avec Power BI, afin de suivre les indicateurs clés, analyser la performance et faciliter la prise de décision.

• Comprendre les enjeux de la Business Intelligence en entreprise
• Importer, nettoyer et transformer les données avec Power Query
• Modéliser les données dans Power BI en créant des relations entre tables
• Créer des mesures, calculs avancés et KPI avec DAX
• Concevoir des dashboards interactifs avec graphiques, filtres, segments et pages d'analyse
• Analyser et interpréter les données visuelles pour faire ressortir les tendances, écarts et insights

Apprenez à comprendre les principes du Machine Learning et à construire vos premiers modèles prédictifs pour résoudre des problématiques métiers.

• Comprendre les fondamentaux du Machine Learning et ses usages en entreprise
• Préparer les données pour la modélisation
• Sélectionner les variables utiles et structurer un jeu de données exploitable
• Appliquer des modèles supervisés de régression et de classification
• Évaluer les performances d'un modèle avec des métriques adaptées
• Comparer plusieurs approches et améliorer la fiabilité des prédictions
• Résoudre des problématiques business concrètes : prédiction, scoring, aide à la décision

Module 6IA pour la Data

Découvrez comment l'IA générative peut accélérer le travail du Data Analyst, de la compréhension des données à la génération de code, en passant par l'analyse, la visualisation et la production de rapports.

• Utiliser ChatGPT et les outils d'IA générative dans un projet data
• Générer, corriger et optimiser du code SQL, Python ou DAX
• Accélérer le nettoyage, la transformation et la compréhension des données
• Automatiser certaines tâches récurrentes du Data Analyst
• Produire des synthèses, documentations, analyses et reportings plus rapidement
• Structurer des graphiques, dashboards, insights et présentations de résultats avec l'aide de l'IA
• Adopter une utilisation responsable de l'IA : vérification des résultats, limites des outils et protection des données sensibles

Apprenez à collecter, stocker et centraliser des données issues de sources variées avec Python, SQL, BigQuery et les API REST, afin de construire des pipelines de données fiables et exploitables.

• Collecter des données depuis différentes sources et fichiers
• Utiliser Python pour extraire, transformer et préparer les données
• Stocker et organiser les données dans des bases de données SQL avec MySQL
• Interroger et exploiter des données dans BigQuery
• Connecter des sources de données via des API REST
• Automatiser les flux de données pour faciliter leur mise à disposition et leur exploitation

Dans ce module de validation, les apprenants mobilisent toutes les compétences acquises pendant la formation pour réaliser un projet data complet, proche des conditions réelles d'entreprise.

Ils devront collecter, analyser et exploiter des données afin de répondre à une problématique métier concrète, en utilisant les outils et méthodes vus pendant le parcours : Excel, SQL, Python, Power BI, Machine Learning et IA générative.

Le projet se clôture par une soutenance officielle devant un jury composé de professionnels de la Data et de l'IA. Cette soutenance permet d'évaluer les compétences techniques, analytiques et professionnelles acquises durant la formation, et de valider la certification RNCP37827BC01 : « Réaliser la collecte, le stockage et la mise à disposition des données d'un projet en intelligence artificielle ».