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Public visé : Professionnels dans le domaine de la gestion de données ou personne souhaitant se reconvertir dans ce domaine professionnel.
 
Niveau : initiation (ou avancé sur demande)
 
Prérequis :

• Être sensibilisé à la gestion de données
• Savoir naviguer sous Windows

 
Dates de sessions : Voir les dates ici
 
Modalités d’animation :

• Nombre de stagiaires : 6 personnes maximum
• Intervenants : professionnels dans le domaine et aguerris aux méthodes pédagogiques
• Formation à distance en visio avec exercices en inter-sessions
 
Méthodes pédagogiques :
Méthodes démonstrative et active.
L’apprenant visualise et mémorise pendant que le formateur s’exécute. Puis, le stagiaire reproduit les actions du formateur par une situation concrète.
 
Durée : 3 semaines (30h) de face à face en visio
 
Prix :

• 2800€ Net de TVA
• 3300€ Net de TVA : Programme personnalisé

 
Moyens pédagogiques :

• Exercices / Cas pratiques
• Livret de formation

 
Matériel nécessaire :

• Un ordinateur
• Le logiciel installé
• Un accès internet à débit suffisant pour de la visio
• Un micro

 
Evaluations :

• Evaluation de connaissances au démarrage
• Evaluations pendant la formation
 
Personnes en situation d'handicap :
Accessibilité ou possibilités d’adaptation des modalités proposées aux apprenants en situation de handicap.
Nos formations sont accessibles aux personnes en situation de handicap, nous contacter. ​Nous étudions toutes les situations pour envisager une intégration dans la formation, pour cela n’hésitez pas à nous faire part de vos besoins au moment de votre inscription.
​Si malgré tous nos efforts, il nous était impossible d’adapter notre accueil, nous prévoyons une orientation vers des organismes appropriés.
 
Contact :

• Tel : 06 29 78 66 25
• Email : contact@evolution.fr

Objectifs :
· Acquérir les compétences de base en langage Python pour la manipulation de données.
· Maîtriser Jupyter Notebook, Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, et Scikit-learn.
· Repérer et corriger les erreurs dans les jeux de données.
· Utiliser l’algèbre relationnelle et SQL.
· Analyser les tendances centrales et la dispersion.
· Appliquer les techniques de corrélation, ANOVA, et test du khi-2.
· Structurer un rapport statistique impactant.
· Maîtriser les représentations graphiques avec Matplotlib et Seaborn.
· Comprendre les espaces vectoriels euclidiens, réduire la dimension avec l’ACP.
· Utiliser des algorithmes de clustering et la classification hiérarchique.

Formation Data-Analyst initiation

Module 1: Établir les Fondements Python pour l’Analyse de Données
Apprendre les bases du langage Python et utiliser Jupyter Notebook.
Acquérir des compétences en statistiques descriptives et inférentielles.

Module 2: Maîtriser les Librairies Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn
Explorer et maîtriser les bibliothèques clés pour le traitement des données.
Effectuer des calculs statistiques et algébriques, ainsi que des visualisations.

Module 3: Détecter et Corriger les Erreurs dans les Données
Développer des compétences pour identifier et corriger les erreurs dans les jeux de données.
Appliquer des techniques efficaces de nettoyage des données.

Module 4: Utiliser l’Algèbre Relationnelle avec SQL
Comprendre les principes de l’algèbre relationnelle.
Manipuler l’information à travers le langage SQL.

Module 5: Explorer les Mesures de Tendance Centrale et de Dispersion
Analyser les tendances centrales, y compris la moyenne, la médiane et le mode.
Examiner les mesures de dispersion telles que l’écart-type, la variance et l’étendue.

Module 6: Appliquer l’Analyse des Corrélations et les Tests Statistiques
Utiliser des techniques d’analyse de corrélation.
Intégrer le modèle d’ANOVA et le test du khi-2.

Module 7: Concevoir un Rapport Statistique Impactant
Structurer un rapport percutant pour une communication efficace.
Sélectionner les informations clés pour une présentation claire.

Module 8: Maîtriser les Techniques de Représentation Graphique des Données
Utiliser des techniques graphiques avancées avec Matplotlib et Seaborn.

Module 9: Comprendre les Espaces Vectoriels Euclidiens et la Réduction de Dimension
Assimiler les concepts d’espaces vectoriels euclidiens.
Appliquer la réduction de dimension avec l’ACP.

Nous pouvons adapter et personnaliser le programme en fonction de vos besoins par des compléments.
N’hésitez pas à nous contacter pour ajuster le programme de votre formation !