Un Data Analyst est un professionnel qui collecte, traite et analyse ces larges ensembles de données. Grâce aux résultats de ses analyses, l'entreprise peut améliorer l'expérience client, développer de nouveaux produits et services, ou encore réduire les coûts de transport. Les possibilités sont illimitées. Rôle et responsabilités du Data Analyst Le rôle d'un Data Analyst implique de nombreuses responsabilités. En amont, il doit comprendre les objectifs et les défis de son entreprise. Formation analyse de données - Soladis Institute. En fonction des buts à atteindre, il peut collecter les données adéquates. Ensuite, son rôle consiste à écrire des requêtes SQL complexes et des scripts. Cela permet de rassembler, stocker, manipuler et extraire des informations à partir de bases de données relationnelles. En particulier MS SQL Server, Oracle DB ou MySQL. Les données sont collectées à partir de multiples sources, et organisées afin d'en tirer des informations. Cette opération s'appelle « Data Mining ». Vient ensuite l'étape du nettoyage et de la transformation dans un format adapté à l'analyse.
- Construire des modèles, les évaluer et les mettre en application pour répondre à des questions stratégiques. Programme 80 périodes de 50 minutes: Les fondamentaux du langage Python. Des statistiques pour décrire les données. Les principaux algorithmes du Machine Learning ( SVM, K-Means, Régression…). Techniques de présentation des données. Les bibliothèques NumPy, Pandas, Seaborn, Scikit-learn. Mise en œuvre d'un style de programmation et de comportements de type professionnel. Certification(s) visée(s) Attestation de réussite d'une unité d'enseignement (UE) de Promotion sociale La réussite de cette formation est sanctionnée par l'attestation de réussite: « Analyse de données et Big Data ». Formation analysis de données 2018. Type de formation Enseignement de promotion sociale Conditions d'admission Prérequis administratif Avoir au minimum le certificat de l'enseignement secondaire supérieur de plein exercice (CESS) ou son équivalence. ou équivalence du titre obtenu à l'étranger. ou réussite d'un test d'admission en français et en mathématiques organisé pour les étudiants qui n'auraient pas obtenu le CESS ou équivalent.
Notre approche pédagogique consiste à faire émerger de nouvelles compétences émotionnelles et comportementales chez les collaborateurs, tout en respectant les singularités et le rythme de progression de chacun. Cybersécurité Sécurisez votre patrimoine numérique Sécurité offensive Sécurité défensive Gouvernance et juridique Offre éditeurs Alors que les volumes de données et les équipements connectés sont l'objet d'une croissance exponentielle, la Cybersécurité est plus que jamais un enjeu stratégique, en lien étroit avec la performance économique des organisations. En savoir plus
En résumé Dans ce chapitre, vous avez identifié l'importance des données de l'organisation: elles permettent de comprendre le fonctionnement des activités, de diagnostiquer ce fonctionnement (en termes de causes ou par rapport au référentiel) et les risques associés. Dans le chapitre suivant, vous compléterez ce diagnostic par l'apport des entretiens.
Certains enseignements sont en projets tutorés supervisés par un enseignant. La formation comprend des Workshops projet et un séminaire de cohésion augmentée. Elle propose également de nombreuses conférences de professionnels, anciens étudiants et enseignants de l'Institut. Formation analyse de données excel. Chaque étudiant dispose d'un accompagnement personnalisé tout au long de sa formation et après. Un tuteur l'accompagne pendant sa scolarité et l'aide à trouver un emploi ou réaliser une démarche d'entrepreneuriat à l'issue de la formation. Le cursus de Data Analyst représente un total de 336 heures de formation. Options Les étudiants pourront choisir entre 3 options dans l'optique de poursuivre leur formation avec le cursus Data Scientist: Intelligence artificielle Algorithmes, Machine Learning et Deep Learning Data Visualisation avancée Data visualisation, UX, BI Infrastructure HDFS, architecture Big Data, Data Lake, fichiers distribués Il est possible de changer d'option pour la seconde partie de la formation Data Scientist.
Toulouse, du 9 au 10 juin 2022 | Paris, du 30 juin au 1 juil. 2022 | Lyon, du 6 au 7 oct. 2022 | Toulouse, du 21 au 22 nov. 2022 | A distance, du 6 au 7 déc. 2022 | Paris, du 12 au 13 déc. 2022 Formation réalisable en intra-entreprise Analyse statistique des données manquantes Apprendre à identifier les différents types de données manquantes, connaître les méthodes de traitement disponibles, mettre en œuvre des applications pratiques dans R. Paris, le 28 juin 2022 | Lyon, le 30 sept. 2022 | Toulouse, le 4 nov. 2022 | Paris, le 2 déc. 2022 | A distance, le 9 déc. Formation analysis de données l. 2022 Formation réalisable en intra-entreprise Détection d'anomalies – Outlier Detection Approfondir la connaissance de la détection d'anomalies dans un contexte de données numériques et/ou fonctionnelles à l'aide de méthodes principalement non-supervisées Paris, du 27 au 28 juin 2022 | Lyon, du 3 au 4 oct. 2022 | Toulouse, du 14 au 15 nov. 2022 | A distance, du 1 au 2 déc. 2022 | Paris, du 5 au 6 déc. 2022 Formation réalisable en intra-entreprise
Comprendre le périmètre du PIA prévu par le nouveau règlement européen (RGPD) Quelle est la portée réelle des nouveaux textes applicables? Quels sont les traitements concernés par le PIA? Analyse de données et Big Data | EPFC. Qu'est-ce qu'un risque sur la vie privée justifiant la conduite d'un PIA? Comment s'intègre le PIA dans la démarche globale de conformité? Quels sont les référentiels juridiques et éthiques à prendre en compte? LE DEPLOIEMENT DU PIA, LES ETAPES, LES ROLES DES PARTIES PRENANTES Appréhender les clés méthodologiques: différentes approches et critères communs PIA facultatifs et PIA obligatoires en vertu d'une obligation légale, PIA adossés à des normes de la CNIL, quels sont les points clés des différentes approches? Comprendre l'articulation des composantes de la boîte à outils appréhendée par le régulateur: méthodes, outillage, catalogue de mesures Adopter les étapes d'un processus itératif prenant en compte de manière schématique les risques, menaces et évènements redoutés en fonction des critères de gravité et de vraisemblance et éventuelle modulation Comment doit être conçu le rapport d'analyse de risque PIA à produire dans la documentation de l'accountability et vis-à-vis du régulateur?
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