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Data analyst

Descriptif

Durée de la formation

Durée 98 heures
En centre 98 heures

Session

du 06 sept. 2021 au 29 sept. 2021  - Paris - 5ème (75)
+ autres sessions
du 06 sept. 2021 au 29 sept. 2021  - Paris - 5ème (75)
du 02 nov. 2021 au 09 déc. 2021  - Paris - 5ème (75)

Objectif de la formation

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 de la formation

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

Conditions d'accès

Aucun.

Validation

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

Donne accès au(x) métier(s) suivant(s)

Etudes et prospectives socio-economiques (voir la fiche métier)

Et après la formation ?

Retour à l'emploi des anciens stagiaires

ÉLEVÉ

Conseils
Les questions à poser avant de choisir un centre de formation
  • Quels sont les profils des anciens stagiaires (niveau de formation, expérience professionnelle) ?
  • Est-il possible de visiter le centre ?
  • Quel type de public accueillez-vous en formation (salariés, demandeurs d’emploi, particuliers) ?
  • Peut-on obtenir une liste de ces anciens stagiaires pour les interroger sur cette formation ?
  • Comment aidez-vous les stagiaires à trouver un emploi ?

Data Value

Lieu de formation

10 bis Rue du Sommerard
Paris - 5ème

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Centre de formation

41 rue de la Découverte
31676, Labège

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