Formation : Data Analytics ou Analyse de Données

Fondamentaux de l’Analyse de Données

Session 1 : Introduction à l’Analyse de Données

• Comprendre les bases de l’analyse de données
• Importance de l’analyse de données dans les entreprises modernes
• Études de cas inspirantes

Session 2 : Collecte et Nettoyage de Données

• Méthodes de collecte de données
• Techniques de nettoyage des données
• Pratiques pour garantir la qualité des données

Session 3 : Statistiques Descriptives et Visualisation

• Analyse statistique des données
• Visualisation de données avec des outils tels que Python ou R
• Création de graphiques informatifs

Session 4 : Atelier Pratique

• Manipulation de données réelles
• Nettoyage et préparation de données
• Création de visualisations

Analyse Avancée et Applications Pratiques

Session 5 : Utilisation d’Outils d’Analyse de Données

• Introduction aux outils d’analyse de données tels que Python ou R
• Installation et configuration de l’environnement de développement
• Manipulation de données avec des bibliothèques spécifiques

Session 6 : Machine Learning et Modélisation Prédictive

• Fondements du machine learning
• Création de modèles prédictifs
• Évaluation des modèles

Session 7 : Analyse de Séries Temporelles

• Comprendre les séries temporelles
• Prédiction de tendances temporelles
• Applications dans la gestion des stocks, les finances, etc

Session 8 : Projet Pratique et Présentation

• Travaux pratiques : Création d’un projet d’analyse de données
• Présentation des projets aux pairs
• Discussion et retour d’expérience

Ce programme complet permettra aux participants d’acquérir une compréhension approfondie de l’analyse de données, des compétences pratiques en collecte et en nettoyage de données, en statistiques, en visualisation, en machine learning, en modélisation prédictive et en analyse de séries temporelles. Les sessions pratiques et les études de cas aideront les apprenants à appliquer ces compétences dans des scénarios réels.

OBJECTIFS PÉDAGOGIQUES DE LA FORMATION

• Maîtriser les concepts fondamentaux de l’analyse de données
• Apprendre à collecter, nettoyer et préparer des données pour l’analyse
• Utiliser des outils et des techniques d’analyse de données avancées
• Visualiser les données pour communiquer des informations claires
• Appliquer l’analyse de données dans des scénarios réels et résoudre des problèmes complexes

COMPÉTENCES VISÉES

• Collecte et préparation des données
• Analyse statistique et exploratoire
• Visualisation de données
• Utilisation d’outils d’analyse de données (par exemple, Python, R)
• Machine learning et modélisation prédictive
• Analyse de séries temporelles
• Gestion de bases de données
• Communication des résultats de l’analyse
• Éthique de l’analyse de données
• Résolution de problèmes complexes

MOYENS PÉDAGOGIQUES ET TECHNIQUES

• Matériel :
  • Ordinateur
  • Connexion internet
  • Logiciel MS Project installé
• Support de formation :
  • Fourni
  • Exposé théorique, mise en pratique

ÉVALUATION

• Le stagiaire évalue la qualité de la formation
• Le formateur évalue le stagiaire afin de définir les acquis, en cours d’acquissions ou non acquis.
• Certificat de réalisation fournie en fin de la formation
• Une évaluation à froid est envoyée quelques mois plus tard afin de vérifier la mise en pratique après la fin de la formation.

COMPÉTENCES DU FORMATEUR

• Formateur spécialiste, avec une longue expérience terrain dans ce domaine
• Bonnes connaissances de l’économie de l’entreprise, du support et des besoins des utilisateurs de tout niveau.
• Fortes qualités pédagogiques confirmées.

Accessibilité
Nous accordons une attention particulière aux stagiaires en situation d’handicap et étudiant tout besoin d’adaptation pédagogique. Si vous êtes dans cette situation vous pouvez nous contacter :

• Par téléphone au 02.41.18.01.01,
• Par mail au : administratif@ibooservices.com
• Par notre formulaire de contact sur notre site : Ici