Data analyst

Formation Continue

9 avis

Dates

Du 13/10/2025
Au 11/09/2026

Lieu

4 Avenue de l'Horizon
59650 Villeneuve-d'Ascq

Durée totale

1498 heures :

1148 heures en centre
350 heures en entreprise

Prochaine réunion d'informations

Aucune

Financement

Conseil Régional Hauts-de-France

Diplôme, titre, ou certificat

Data analyst

Objectifs

Identifier les possibilités d’utilisation des données, en fonction des besoins métier, en étant force de proposition dans l'exploration, l'évaluation de la qualité et l’interprétation de ces données
Définir une stratégie de prise de décision par les données suivant les besoins métier
Modéliser des bases de données relationnelles
Réaliser des requêtes avancées répondant à des besoins métier complexes
Automatiser des collectes de données
Mettre en place une interface standard de partage automatique de données entre différentes applications et langages
Contrôler les modalités de collecte et d’utilisation de données et mesurer les enjeux du RGPD
Effectuer des choix méthodologiques pour l'automatisation des traitements et les documenter avec clarté et concision
Utiliser les outils et méthodes modernes : méthodes agiles afin de permettre le travail en équipe, outils de suivi de projets, logiciel adapté à la rédaction de code
Manipuler des structures de données et utiliser l’algorithmie afin de traduire en script des besoins de traitements de données
Appliquer les bonnes pratiques de la programmation afin d'avoir un code organisé, réutilisable et partageable
Utiliser les tableaux de données afin de faciliter l’import, la manipulation et la fusion de données
Nettoyer les données, retraiter les valeurs aberrantes (outliers) et les valeurs manquantes
Utiliser les expressions régulières (RegEx) pour traiter les valeurs textuelles et permettre une anonymisation des données personnelles dans le cadre du RGPD
Utiliser les statistiques descriptives afin de modéliser les données
Maîtriser le process d’apprentissage automatique (Machine Learning)
Modéliser des régressions afin de définir des modèles de prévisions, et de trouver des tendances futures
Modéliser des classifications et interpréter les métriques associées afin de catégoriser automatiquement des informations
Traiter automatiquement le langage naturel (NLP) à partir de texte brut
Contrôler et documenter les biais d'un modèle et des données d'entrainement afin d’estimer les risques éthiques
Identifier et prioriser les informations à rendre accessibles et à présenter visuellement
Utiliser les visualisations descriptives afin de représenter graphiquement des données statistiques et des informations modélisées
Manipuler la Dataviz interactive et dynamique
Réaliser de la cartographie
Utiliser un Tableur afin de proposer des croisements de variables pour obtenir des informations recherchées
Réaliser des tableaux de bord avec des outils de Business Intelligence afin d’intégrer et de croiser des informations utiles à des approches stratégiques de problématiques