Concepteur Développeur en Intelligence Artificielle et Analyse Big Data

Objectifs

Faire découvrir tous les aspects du métier de data analyst. Vous allez apprendre à extraire, manipuler et nettoyer des données pour les rendre actionnables (Python, base de données relationnelles SQL).
 
 

Programme

La formation s'articule sur 5 parties :
Partie I : Maîtrisez le data sourcing : Comprenez les KPIs des entreprises, collectez des données depuis différentes sources pour mener des analyses les plus emblématiques
Analysez avec Google Sheets : Découvrez les analyse produit, sales, marketing et finance.
Dashboard Google Sheets : Construisez des dashboard automatisés avec Google Sheets.

Partie II : Apprenez à extraire et transformer la data via des API, des outils d'automatisation ou du tracking sur Google Tag Manager. Maîtrisez SQL et construisez des data warehouse structurés avec les techniques de software engineering.
Apprenez l'extraction et le nettoyage automatique de données : Comprenez le fonctionnement des APIs avec Postman et automatisez des process avec les outils phares comme Zapier & n8n. Vous utiliserez Fivetran, le leader mondial des ELT et la nouvelle version de Google Analytics, GA 4.
Maîtrisez le langage des data analysts : Apprenez toutes les techniques pour centraliser et transformer vos données dans un data warehouse. Réalisez des dashboards efficaces et menez des analyses poussées pour les équipes métiers. Apprenez à utiliser les requêtes SQL

Partie III : Business Intelligence et data visualization : Communiquez clairement vos résultats en utilisant les bonnes visualisations et en créant des tableaux de bord automatisés sur des millions de données avec les outils de BI les plus utilisés.
Apprenez la data visualization : apprenez à construire les graphiques et les tableaux de bord les plus clairs et les plus interactifs possibles pour vos équipes. Faites ressortir des insights de vos données en adoptant la bonne méthodologie d'analyse.

Partie IV : Python pour l'analyse et la prédiction : Exécutez des analyses sur de gros jeux de données grâce à Python et Jupiter notebook.
Collaborez mieux avec les équipes data scientists et engineers : Découvrez le format Jupiter Notebook et gérer vos environnements sur Jupyterhub.
Apprenez à manipuler les données : Créer des clusters à partir de vos données, automatiser l'exécution de vos scripts avec Airflow et apprenez à prédire le futur avec les librairies Python sklearn, prophet.

Partie V : Projets et Career Week : Réalisez un projet d'analyse de données de A à Z.

Projet de fin : Réalisez un projet d'analyse de données de A à Z sur les vraies données de nos partenaires. Apprenez à bien poser le problème, à identifier, extraire, centraliser et traiter vos données. Menez vos analyses et créez des dashboard automatisés qui apporteront de la valeur.
Career Week : Rencontrez des data analysts en startup, préparez votre CV et réalisez des entretiens blancs pour préparer votre recherche d'emploi. Allez plus en profondeur sur des sujets data essentiels: RGPD, l'organisation d'équipes data analysts en entreprise !