Le Data Analyste est un professionnel clé dans le monde des données, chargé de collecter, préparer, analyser et visualiser les informations pour aider les entreprises à prendre des décisions informées. Ce parcours d'apprentissage couvre les compétences nécessaires, allant des bases des mathématiques et statistiques à la maîtrise des outils de visualisation de données et d'analyse avancée.
Public Cible
Ce cours s'adresse :
Aux débutants : Ceux qui souhaitent démarrer leur carrière en analyse de données.
Aux analystes de données expérimentés : Ceux qui souhaitent affiner leurs compétences et combler les lacunes dans leurs connaissances.
Plan du Cours
1. Mathématiques et Statistiques (1 à 2 mois)
La base des données commence par des concepts mathématiques. Il est crucial de comprendre les principes suivants :
Algèbre : Résolution d'équations et manipulation de matrices.
Calcul : Concepts de dérivation et d'intégration.
Probabilité : Distribution normale, théorème de Bayes.
Statistiques descriptives et inférentielles : Moyenne, médiane, tests de significativité (t-test, ANOVA).
Régression : Régression linéaire et logistique pour prédire des résultats.
2. Excel (2 à 3 semaines)
Excel est un outil fondamental pour les analystes de données. Vous apprendrez à :
Créer et manipuler des feuilles de calcul.
Utiliser des fonctions de base et avancées (VLOOKUP, IF, SUMIFS).
Créer des graphiques et des tableaux croisés dynamiques.
Analyser des jeux de données complexes et automatiser certaines tâches.
3. SQL (1 à 2 mois)
SQL est essentiel pour interroger et manipuler des bases de données relationnelles. Vous apprendrez à :
Effectuer des requêtes SQL (SELECT, INSERT, UPDATE).
Utiliser des jointures pour combiner des données de plusieurs tables.
Agréger des données avec des fonctions comme SUM, AVG, COUNT.
Gérer les bases de données avec des sous-requêtes, des vues et des procédures stockées.
4. Python (1 à 2 mois)
Python est un langage clé pour les analystes de données. Ce module couvre :
Les bases de Python (variables, types de données, boucles, fonctions).
Les bibliothèques essentielles pour l'analyse de données : Pandas, NumPy, Matplotlib.
Manipulation des fichiers CSV, Excel et JSON.
Introduction à l'analyse de données avec Pandas (nettoyage et préparation des données).
5. Contrôle de Version (Git) (1 à 2 semaines)
Git est un outil fondamental pour gérer les versions de votre code. Vous apprendrez à :
Créer et gérer des dépôts avec Git.
Travailler avec des branches, des commits et des fusions.
Utiliser GitHub pour la collaboration et le partage de code.
6. Collecte et Préparation des Données (1 à 2 mois)
Cette étape est cruciale pour garantir que les données sont prêtes pour l’analyse :
Importation de données depuis des fichiers CSV, Excel, bases de données.
Nettoyage des données : gestion des valeurs manquantes, doublons, transformations.
Utilisation des bibliothèques Python pour automatiser ces processus.
7. Visualisation des Données (1 à 2 mois)
La visualisation est essentielle pour comprendre les données et communiquer les résultats :
Utilisation de Matplotlib et Seaborn pour créer des graphiques (courbes, histogrammes, diagrammes de dispersion).
Introduction à des outils plus avancés comme Tableau ou Power BI pour créer des dashboards interactifs.
8. Machine Learning (Facultatif, 1 à 2 mois)
Le machine learning permet d’analyser des données plus complexes et de faire des prédictions :
Introduction à Scikit-learn.
Comprendre les algorithmes de régression, classification, clustering.
Évaluer les modèles avec des matrices de confusion, ROC et courbes AUC.
9. Big Data (Facultatif, 1 à 2 mois)
Travailler avec de grands volumes de données nécessite des outils spécifiques :
Introduction à Hadoop, Apache Spark pour le traitement distribué.
Compréhension des bases de données NoSQL comme MongoDB et Cassandra.
Ce parcours vous guidera tout au long de votre apprentissage pour devenir un analyste de données compétent. Il couvre tous les aspects essentiels, du traitement des données à leur analyse et visualisation, en passant par des outils de machine learning et de big data, pour vous préparer aux défis du marché.
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