Devenir Data Analyst, c’est s’engager dans une carrière où ni les défis, ni les postes ne manquent. Selon IBM, 90 % du volume de données mondial aurait été créé en deux ans, à partir de 2015 ; McKinsey précise d’ailleurs qu’il doublerait tous les 3 ans. Et selon Statista, ce volume de données devrait être multiplié par 45 entre 2020 et 2035. Pas étonnant donc que la data soit devenue « l’or noir » du 21e siècle : la posséder, l’analyser et la comprendre sont un avantage concurrentiel considérable pour les entreprises.
La formation en « Data Analyst » est élaborée pour permettre aux stagiaires d’explorer ce domaine très sollicité, d’approfondir les connaissances de ceux qui ont fait les statistiques ou l’économie à l’université ; aussi il s’agit de donner l’opportunité aux adeptes des mathématiques et sciences informatiques de pouvoir faire carrière dans leur passion. Cette formation est également ouverte pour ouvrir une niche de spécialisation dans le digital afin de donner ses lettres de noblesses à la donnée.
Notre méthode pédagogique sera basée sur la réalisation de projets concrets et l’accompagnement par des formateurs qualifiés et professionnels. L’idée est simple : pour apprendre efficacement, il est important d’être actif (ve) dans son apprentissage. Au sein de ce parcours, cela passe par la réalisation de projets basés sur des scénarios issus du monde professionnel. Les missions des apprenants : chercher des solutions, créer vos livrables, et les présenter de façon convaincante devant votre évaluateur !
En plus d’être plongé dans une façon d’apprendre plus interactive, les apprenants pourront directement appliquer cette expérience en entreprise, et vous aurez un portfolio de projets réalisés à montrer aux potentiels employeurs pour le convaincre de vous embaucher.
La formation « Data Analyst » permettra aux apprenants de maitriser les outils statistiques d’analyse de données tels que STATA, SPSS ainsi que les langages de programmation adaptés à la data science : R ou Python.
Le rôle du Data Analyst est donc de mieux comprendre les données afin d’en tirer les informations de grande valeur pour l’entreprise. Il ou elle est responsable de la chaîne de collecte et du traitement de ces données, et se porte garant(e) de leur intégrité.
Une fois l’analyse des données effectuée, le ou la Data Analyst produit des rapports destinés aux différents services de l’entreprise. Son but : présenter ses conclusions de manière claire, compréhensible et précise, pour faciliter la prise de décision.
Devenir Data Analyst, c’est donc intervenir en amont du processus décisionnel : un rôle utile et gratifiant !
En suivant le parcours de formation de Data Analyst, vous pourrez exercer différents métiers :
•Data Analyst
•Web Analyst
•Data Miner
•Consultant(e) en Business Intelligence.
Ces métiers sont présents dans tous les secteurs d’activité, et au sein de tout type d’entreprise. Vous aurez donc l’embarras du choix pour vous épanouir professionnellement !
Cette formation Data analyst est recommandée à toutes les personnes titulaires de :
Bacc + 3 en mathématiques, statistique ou économie, etc
Bacc +4/5 des écoles de commerce et gestion (Marketing, Finance, Gestion & Comptabilité, etc)
Niveau de Langue : français en Anglais
Matériel : l’accès à un ordinateur portable minimum performant (minimum 2.8 GHZ de processeur, 8GB de RAM) , d’une connexion internet
Être administrateur(trice) de votre ordinateur afin de pouvoir installer les programmes complémentaires
Dans ce module, les apprenants vont étudier l’économie comme toute autre
Discipline scientifique, c’est-à-dire à travers l’apprentissage de son protocole de base. En revanche, il ne s’agira pas de faire des apprenants des économistes : ce cours est une introduction assez complète, dont l’objectif principal est de créer un sens d’analyse économique, mais pas de maîtriser en détails tous les outils des économistes (dont les modèles mathématiques et les statistiques font partie).
Dans ce module les apprenants Apprennent à faire de la veille pour vous adapter aux évolutions de votre métier et à utiliser des outils de veille informationnelle.
Dans ce module, les apprenants vont découvrir ce que recouvre vraiment l’intelligence artificielle ! Ses enjeux, ses possibilités, son fonctionnement scientifique ainsi que ses sous-disciplines, comme le Machine Learning et le Deep Learning.
Dans ce module les apprenants vont apprendre les soft skills, comme l’adaptabilité, la collaboration, la résolution de problèmes, sont des compétences de plus en plus recherchées. Développez ces compétences transversales et comportementales. Aussi,
Découvrir une série de lois du temps et de bonnes habitudes à prendre, et devenez plus performant et efficace dans votre travail.
La maîtrise des fonctionnalités d’Excel est souvent indispensable pour tout analyste. Les apprenants vont Prendre en main le logiciel puis allez plus loin avec les tableaux, les formules et les tableaux croisés dynamiques.
Aussi, les apprenants vont aussi apprendre à réaliser des présentations professionnelles de leurs travaux avec Powerpoint.
Les apprenants vont apprendre à organiser et exploiter un ensemble de données mais grâce à UML pour modéliser votre domaine et créez une base de données relationnelle
De plus les apprenants vont apprendre à enregistrer des informations dans de gigantesques tableaux (les tables) que l’on relie entre eux avec le langage MYSQL.
Dans ce module, les étudiants apprendront à manipuler des relations à l’aide des opérateurs de l’algèbre relationnelle. Et vous appliquerez ces concepts en SQL, un langage essentiel d’interrogation de bases de données
Dans ce module, les étudiants apprendront les langages de programmation indispensables pour l’analyse de données : Python. Nous aborderons ensemble les notions fondamentales de la programmation avec Python, R et STATA à l’aide d’exemples simples et d’exercices pratiques.
Représentez graphiquement vos données par un Dashboard (tableau de bord) ergonomique et adapté aux besoins de votre équipe, grâce au logiciel Tableau et aux Langages de programmation web tels HTML, JavaScript (D3.js) et le framework Python Flask.
Tout Analyste de données doit nécessairement avoir des connaissances approfondies sur l’ensemble des méthodes scientifiques que regorge la statistique dans tous ces aspects. Ainsi ce module permettra aux apprenants de maitriser els outils statistiques de description de traitement et d’inférence statistique des données. Les apprenants pourront aussi maitriser les techniques d’exploration des données multidimensionnelles.
Les chapitres de ce module sont les suivants :
Vous apprendrez à faire parler vos données, sans les étiqueter ? l’objectif sera ainsi d’apprendre à mettre en œuvre le clustering (k-means, DBSCAN, clustering hiérarchique) et la réduction dimensionnelle (ACP, MDS, t-SNE).
Dans ce module, les apprenants vont découvrir le Machine Learning et ses différentes techniques (régression linéaire, classification non supervisée…). Vous verrez comment exploiter un algorithme pour résoudre un problème de Data Science.
La formation se fera dans un intervalle de 6 à 8 mois selon le niveau de compréhension des apprenants, avec un rythme de deux modules par mois. Certains modules se feront en un mois.
A la fin de la phase de formation les apprenants devront faire valoir leurs connaissances dans un stage pratique en entreprise de deux mois après quoi, ces derniers auront des projets à réaliser et ils rédigeront des rapports de fin de formation auxquels ils associeront leur projet.
Les apprenants soutiendront devant un jury afin de démontrer leurs savoirs-faires acquis.
Les apprenants composeront un examen de fin et une série de certifications internationales dans certains modules de leur parcours afin d’être compétitifs au niveau international.
Les frais de formation s’élèvent à 700 000 FCFA.
Les frais de formation sont payables en trois tranches :
NB : les certifications internationales que le cabinet va inclure dans le parcours sont financées par l’apprenant. De ce fait, elles ne sont pas obligatoires, mais s’avèrent importantes pour l’apprenant ; A l’exception de la certification Microsoft Power BI qui est incluse dans les coûts de la formation.