POEI – Data Analyst

PRÉSENTATION
La formation Data Analyst est la solution idéale pour les entreprises à la recherche de professionnels qualifiés et compétents en analyse de données. Cette formation pratique et opérationnelle offre une expérience immersive dans les compétences clés de l’analyse de données, y compris la collecte, la manipulation et la visualisation des données. Elle permet également de développer des compétences en interprétation de données pour en tirer des conclusions pertinentes et des recommandations éclairées pour les entreprises. Elle est dispensée par des experts de l’industrie qui partagent leurs connaissances, leurs compétences et leurs meilleures pratiques, pour garantir que les apprenants maîtrisent les compétences essentielles recherchées par les entreprises.
- Procéder au traitement, à l’analyse, à l’interprétation et à la validation des données.
- Rédiger ou vérifier les protocoles et les rapports en relation avec l’activité de développement analytique.
- Échanger avec le client sur les résultats obtenus et les progrès réalisés.
- Concevoir, optimiser et valider les méthodes d’analyse des produits.
- Élaborer ou contrôler les protocoles et les rapports en lien avec l’activité analytique.
- Participer à la résolution des problèmes afin d’y parvenir.
- Prendre part à la surveillance technologique.
Pour intégrer notre formation POEI Data Analyst, vous devez remplir certaines conditions :
- Vous avez des notions dans le domaine de l’analyse de données, la modélisation, et/ou le développement (HTML, JavaScript, Python, C++, Matlab..)
- Vous êtes doté(e) d’une bonne communication, vous êtes rigoureux et méthodique
- Vous faites preuve d’esprit d’initiative
- Vous possédez les bases de la langue anglaise
Les Moyens pédagogiques et techniques
Toujours en quête d’excellence, nous nous appuyons sur des méthodes actives et participatives, des savoir-faire tant exigeants qu’innovants et des formateurs sélectionnés pour leurs qualités techniques et pédagogiques, afin de garantir le meilleur à nos apprenants.
L’individualisation de la formation
- Évaluations régulières tout au long de la formation.
- Sécurisation des parcours par la détection des difficultés et la mise en place du suivi adéquat.
- Journée de remise à niveau par petits groupes.
- Suivi en temps réel de la progression grâce aux techniques innovantes intégrées à notre logiciel de gestion de formation.
Notre pédagogie et nos moyens techniques
- Une alternance entre principes théoriques, travaux pratiques et mises en situation.
- Des salles de formation équipées et des salles virtuelles ultra-performantes.
- Un contact permanent via notre système de messagerie instantanée.
- Un accès illimité à notre plate-forme de formation 100% connectée.
- L’accès à une bibliothèque numérique de plusieurs milliers d’ouvrages.
Le profil de nos formateurs
- Expertise dans leurs domaines respectifs.
- Maîtrise de la pédagogie et des mécanismes d’apprentissage spécifiques à chaque public.
- Maîtrise de la pédagogie du projet.
- Leadership, capacité d’écoute et d’animation d’un groupe.
LE PROGRAMME DE LA FORMATION
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
Modes de financement
Le coût total de la formation est pris en charge par Pôle Emploi dans la limite de 400 heures de formation (avec une participation de l’OPCO dans certains cas).
Pendant la formation, le demandeur d’emploi perçoit une rémunération équivalente à celle d’un salarié en formation professionnelle.
À l’issue de la formation, l’entreprise s’engage à embaucher le demandeur d’emploi en tant que Product Owner pour un CDD de 12 mois minimum ou un CDI.
Quels centres proposent cette formation ?
Les centres qui proposent cette formation sont :
PHILIANCE FORMATION
2 Rue Jean Mermoz
91080 Evry-Courcouronnes
PHILIANCE FORMATION
C/O BM Formation
5 Rue de Conflans
94220 Charenton-le-Pont


Vous souhaitez postuler à cette offre de POEI ?
Vous êtes demandeur d’emploi et vous souhaitez postuler à cette offre de POEI ? Vous avez la possibilité de postuler à une offre de formation préalable à une embauche en tant que DATA ANALYST grâce à PHILIANCE en suivant les étapes suivantes :
- Réception de votre candidature
- Présentation de votre candidature à nos partenaires à travers notre CVthèque ou lors d’évènements de Speed recruiting
- Signature d’une promesse d’embauche sera nécessaire pour vous inscrire à la formation
- Suivi de la formation à temps plein pendant trois mois
- À la fin de la formation, embauche en CDI dans l’entreprise
Vous êtes une entreprise et vous souhaitez recruter un collaborateur à travers cette offre de POEI ?
- 1 / Lancement du projet
- 2 / Diffusion de l’offre de POEI
- 3 / Sélection des profils
- 4 / Concrétisation du processus de formation préalable à l’embauche
- 5 / Certification des compétences et embauche
Vous avez un projet ? Contactez-nous !
Quels que soient votre envie, votre projet, votre objectif, nous sommes là pour vous apporter notre expertise et vous aider à concrétiser vos idées. Parce que, pour nous, votre épanouissement dans le domaine professionnel qui vous inspire est la seule chose qui compte !