COLLECTE DE DONNÉES
Identification et sélection des données : Analyse des données disponibles en fonction des besoins de l'organisation.
Recherche ciblée de données : Acquisition de nouvelles données à partir de sources.
Gestion de la collecte : Supervision des processus de collecte et de qualification des données pour garantir leur qualité et leur pertinence.
Technologies & notions abordées :
- Bases de données (SQL)
- Requêtes, agrégations, jointures et sous-requêtes
- Web scraping
- API REST
- Géocodage
- Conformité RGPD
AUTOMATISATION DU TRAITEMENT DES DONNÉES
Analyse des besoins en traitement de données : Identification des objectifs et des flux de données à automatiser.
Création d'outils et d'algorithmes : Développement d'algorithmes robustes pour automatiser le traitement de grandes bases de données.
Optimisation et fiabilisation des processus : Structuration des codes et des outils pour garantir la performance et la fiabilité des traitements.
Technologies & notions abordées :
- Python (Google Colab, Spyder, JupyterLab)
- Programmation orientée objet
- NumPy et Pandas pour l'analyse de données
MODELISATION DES DONNEES STRUCTUREES
Sélection des informations pertinentes : Identification des variables critiques pour la modélisation.
Élaboration de structures d'analyse : Conception de modèles adaptés aux données pour répondre aux besoins métiers.
Modélisation des données : Application de techniques avancées de modélisation, incluant le machine learning et les méthodes statistiques.
Technologies & notions abordées :
- Machine Learning
- Modèles de prévision
- Clustering
- Programmation orientée objet
- Statistiques appliquées
VISUALISATION DES DONNEES
Création de visualisation percutantes : Utilisation d'outils de dataviz pour rendre les données accessibles et compréhensibles.
Présentation et partage des insights : Communication efficace des résultats sous forme de tableaux de bord et de rapports visuels.
Technologies & notions abordées :
- Plotly, Bokeh, Folium
- Power BI, Tableau (BI)
DEVENIR UN PROFESSIONNEL DE LA DATA ANALYSE
La formation vous permettra de développer un profil compétitif sur le marché du travail :
Communauté : Projets collaboratifs et partager vos connaissances.
Portfolio : Mettre en avant vos compétences à travers des projets concrets.
Présence en ligne : Se positionner en tant que spécialiste sur des plateformes professionnelles.
Postuler à des offres : Acquérir les compétences pour répondre aux attentes des recruteurs.