Durée : 400 heures | Financer par Pôle Emploi | Eligible au CPF
Présentation
Révélez le scientifique des données qui est en vous avec notre formation POEI Data Analyst ! Transformez vos compétences et faites le saut dans un monde où les données guident les décisions. Votre carrière dans l’analyse de données commence ici, et elle commence maintenant. Préparez-vous à déchiffrer l’avenir, à prévoir les tendances et à devenir un acteur clé dans les décisions stratégiques de l’entreprise. Vous êtes prêts ? Nous le sommes !
Objectifs de la formation
- Exécuter le traitement, l’examen, l’interprétation et la confirmation des données.
- Rédaction ou vérification des protocoles et des comptes-rendus liés à l’activité de développement analytique.
- Communiquer avec le client concernant les résultats et les avancements accomplis.
- Concevoir, peaufiner et approuver les méthodes d’analyse des produits.
- Élaborer ou superviser les protocoles et les rapports associés à l’activité analytique.
- Contribuer à la résolution des problèmes en cours.
- Participer à la veille technologique.
Aptitudes et Compétences de la formation POEI Data Analyst
Module 1 : Introduction au métier de Data Analyst
- Les différentes responsabilités d’un Data Analyst
- Les compétences clés d’un Data Analyst
- Les différents types de données et leur utilisation
Module 2 : Langages Python
- Introduction à Python
- Les bases de Python (syntaxe, variables, opérateurs, fonctions)
- Les librairies courantes pour le traitement de données en Python (NumPy, Pandas, Matplotlib)
Module 3 : Base de données NoSQL Cassandra
- Introduction aux bases de données NoSQL
- Introduction à Cassandra
- Modélisation de données en Cassandra
- Opérations CRUD (Create, Read, Update, Delete) avec Cassandra
Module 4 : Écosystème Hadoop
- Introduction à Hadoop et à son architecture
- HDFS (Hadoop Distributed File System)
- MapReduce
- Hive
- Pig
Module 5 : Écosystème Spark
- Introduction à Spark
- RDD (Resilient Distributed Datasets)
- Spark SQL
- Spark Streaming
Module 6 : Ingestion de données
- Introduction à l’ingestion de données
- Les outils courants pour l’ingestion de données (Flume, Kafka, NiFi)
- Les concepts clés pour l’ingestion de données (sources, canaux, processus)
Module 7: Machine Learning avec Spark MLlib
- Introduction à l’apprentissage automatique
- Préparation des données pour l’apprentissage automatique
- Les algorithmes courants pour l’apprentissage automatique (régression linéaire, régression logistique, k-means, etc.)
- Évaluation des modèles d’apprentissage automatique
Module 8 : Streaming avec Kafka
- Introduction au streaming de données
- Kafka pour le streaming de données
- Les concepts clés pour le streaming de données (producteurs, consommateurs, groupes de consommateurs)
Module 9 : Indexation des données avec Elastic / Elassandra / Kibana
- Introduction à l’indexation de données
- Elasticsearch et Elassandra pour l’indexation de données
- Kibana pour la visualisation de données
Module 10 : Visualisation de données
- Introduction à la visualisation de données
- Les outils courants pour la visualisation de données (Tableau, PowerBI, Matplotlib)
- Les concepts clés pour la visualisation de données (graphiques, tableaux de bord)
Module 11 : Scrapping de données avec Python
- Introduction au scrapping de données
- Les outils courants pour le scrapping de données en Python (BeautifulSoup, Scrapy)
- Les concepts clés pour le scrapping de données (analyse de HTML, CSS, Xpath)
Module 12 : Base de données NoSQL Hive / Mongo DB / HBase
- Introduction à Hive, Mongo DB et HBase
- Modélisation de données en Hive, Mongo DB et HBase
- Opérations CRUD avec Hive, Mongo DB et HBase
Module 13 : Écosystème Hadoop NiFi
- Introduction à NiFi
- Configuration et utilisation de NiFi
- Flux de données avec NiFi
Module 14 : RGPD dans les projets Big Data
-
- Apprendre à analyser les données et estimer le risque de non-conformité de l’usage des données
Public concerné
- Gestionnaire de Marketing Digital
- Chargé de Clientèle (Customer Success Manager)
- Personnes en retour sur le marché du travail
- Analyste Crédit
- Entrepreneurs et Dirigeants d’Entreprise
- Demandeurs d’emploi
Dans tous ces cas, une formation en Data Analyse via une POEI permettrait aux professionnels de ces métiers de gagner en compétence, d’optimiser leurs processus, et d’apporter davantage de valeur ajoutée dans leur fonction au sein de leur organisation en s’appuyant sur une prise de décision basée sur les données.
Méthodes mobilisées
Notre Approche Éducative et Nos Ressources Technologiques
- Équilibre entre Connaissance et Application : Nous maintenons une balance optimale entre l’apprentissage théorique, l’application concrète et les moments d’échanges avec le formateur.
- Support Complet : Chaque participant est doté d’un guide détaillé pour faciliter l’utilisation quotidienne du logiciel.
- Infrastructures Avant-gardistes et Environnements Virtuels Efficaces : Nous fournissons des salles de formation technologiquement aménagées ainsi que des espaces virtuels équipés des dernières innovations technologiques.
- Communication Ininterrompue : L’accès ininterrompu à notre service de messagerie instantanée est garanti.
L’excellence de Nos Formateurs
- Expertise Pointue : Nos formateurs brillent par leur spécialisation poussée dans leurs domaines respectifs.
- Compétence Pédagogique Polyvalente : Ils maîtrisent adroitement des stratégies éducatives qui s’adaptent à une variété de publics.
- Pédagogie Centrée sur le Projet : Ils démontrent une habileté marquée à mener efficacement des projets éducatifs.
- Leadership Éminent : Dotés d’un leadership affirmé, ils savent écouter et infuser une dynamique stimulante au sein du groupe.
Les prérequis de la formation POEI Technicien d’Assistance Informatique
- Votre expertise englobe l’analyse de données, la modélisation, et/ou le développement en utilisant divers langages tels que HTML, JavaScript, Python, C++, et Matlab.
- Votre expertise englobe l’analyse de données, la modélisation, et/ou le développement en utilisant divers langages tels que HTML, JavaScript, Python, C++, et Matlab.
- Votre esprit d’initiative est un atout notable.
- Vous maîtrisez les fondamentaux de la langue anglaise..
POEI Data Analyst
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