Data analyst

Objectifs, programme, validation de la formation

Objectifs

Acquérir des compétences appliquées relatives à l’analyse de données aussi bien quantitatives que qualitatives.
A l’issue de ce cycle de formation, vous saurez résumer l’information pertinente présente dans un fichier de données et en extraire celle utile à la prise de décision.

Cette formation peut en option être complétée par une certification des connaissances et des compétences acquises. Organisée sur une demi-journée, la certification Data analyst s’appuie sur un QCM, des exercices ainsi qu’une étude de cas.

Description, programmation

Ce cycle de formation Data Analyst est composé des modules suivants :

Statistique descriptive (exploratoire) : savoir décrire des observations
Apprendre à décrire des jeux de données à l’aide de résumés numériques et de représentations graphiques

Statistique décisionnelle (inférentielle) : savoir décider au vu des observations
Découvrir la statistique inférentielle permettant de généraliser à partir d’un échantillon (connaissance partielle d’un phénomène) afin de prendre une décision en sachant évaluer les deux types de risques associés. Maîtrise opérationnelle des notions d’estimation d’un paramètre, d’intervalle de confiance, de tests d’hypothèse, ...

Régression linéaire, logistique et analyse de la variance
Acquérir la connaissance méthodologique et pratique des méthodes de modélisation que sont la régression linéaire, la régression logistique, l’analyse de la variance et de la covariance. Elles permettent d’obtenir une analyse explicative d’un phénomène, de confirmer des hypothèses, de prendre des décisions ou encore d’effectuer des prévisions

Analyse des données : méthodes exploratoires (ACP, AFC, classification)
Découvrir les principales méthodes exploratoires d’analyse des données (ACP, AFC, Classification) afin de mettre en évidence les liaisons entre paramètres, les similitudes et différences entre observations. Interpréter les résultats numériques et graphiques, éviter les pièges, savoir résumer l’information obtenue et communiquer les résultats importants

Analyse des données : méthodes décisionnelles
Découvrir les principales méthodes décisionnelles d’analyse des données (arbres de décision, règles d’association, régression multiple, analyse discriminante, ...), choisir celle appropriée au problème et aux données. Interpréter les résultats numériques et graphiques, éviter les pièges, savoir résumer l’information obtenue et communiquer les résultats importants

Validation et sanction

Attestation d’acquis ou de compétences ;Attestation de suivi de présence

Type de formation

Perfectionnement, élargissement des compétences

Niveau de sortie sans niveau spécifique

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Durée, rythme, financement

Durée 98 heures en centre
Durée indicative : 37 jours

Modalités de l'alternance Cours du jour : 98 h

Conventionnement Non

Conditions d'accès

Niveau d'entrée sans niveau spécifique

Conditions spécifiques et prérequis Aucun.

Inscription

Contact renseignement M. Cédric CALAS

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Périodes prévisibles de déroulement des sessions

Session débutant le : 02/11/2021

Adresse d'inscription
41 Rue de la Découverte
CS 37621 31670 Labège

Lieu de formation

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Organisme de formation responsable