Formation POEI Numérique

• Exécuter le traitement, l’examen, l’interprétation et la confirmation des données.
• Rédiger ou vérifier les protocoles et les 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.

Il est impératif que les participants soient inscrits comme demandeurs d’emploi et qu’ils aient été identifiés pour un poste précis par une entreprise avant le début de la formation POEI.

• 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 Analyst 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.

Pour intégrer la formation POEI Data Analyst, vous devez :

• Passer un entretien de motivation.
• Vérifier votre éligibilité à la formation POEI.

Nous vous confirmerons votre admission une fois la réponse de l’entreprise validée.

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.

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 – ÉCOSYSTÈMES 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

La formation est accessible aux personnes en situation de handicap, après étude du dossier. Consultez notre registre d’accessibilité PHILIANCE.

La formation est souvent financée par France Travail et parfois cofinancée avec un OPCO (Opérateur de Compétences) si l’entreprise cotise auprès de celui-ci.

Les coûts pédagogiques sont pris en charge par France Travail, parfois avec une participation financière de l’OPCO ou de l’entreprise.

RÉMUNÉRATION DU PARTICIPANT

Pendant la formation, le demandeur d’emploi bénéficie d’une rémunération. Si la personne est indemnisée par France Travail, elle continue de percevoir ses allocations chômage. Si elle n’est pas indemnisée, elle peut percevoir une rémunération de la part de France Travail sous certaines conditions.