Construire l’environnement de travail

• S’initier aux éléments du langage Python
• Savoir installer et utiliser Jupyter Notebook.
• Comprendre les techniques d’analyse
• S’initier aux statistiques descriptives et inférentielles.
• S’initier aux modules Numpy, Pandas, Matplolib, Seaborn et
  Scikit-learn, bibliothèques phares du data permettant les
  calculs statistiques, algébriques et la visualisation de données.
• Comprendre les bases de données
• Apprendre à repérer et rectifier les erreurs présentes dans les
  données support autrement dit apprendre à nettoyer les
  données.
• S’initier à l’algèbre relationnelle avec le langage SQL.
• Manipuler de l’information à l’aide de différentes opérations.
• Composer des requêtes simples.
• Premier niveau d’analyse de données
• Découvrir les mesures de tendance centrale.
• Comprendre les mesures de dispersion.
• Appréhender les mesures de forme.
• Second niveau d’analyse de données
• Rechercher et analyser les corrélations entre deux variables.
• Comprendre le modèle ANOVA.
• Effectuer le test du khi-2.
• Reporting des résultats obtenus
• Concevoir un plan de rapport statistique impactant.
• Représenter graphiquement des données statistiques.
• Appliquer et interpréter une régression linéaire simple,
• Appliquer et interpréter une régression logistique
• Appliquer et interpréter une analyse de variance pour effectuer des prédictions.

Aucun pré-requis

Un badge électronique est compris avec cette formation suite au passage de l’examen en ligne

Cette formation vise à:

• apporter les éléments fondamentaux au métier de Data Analyst
• apporter une connaissance du langage Python qui est au coeur de l’outillage du Data Analyst
• apporter la compréhension des algorithmes principaux
• permettre l’exécution de modèles fondamentaux de l’analyse de données

Formation en digital-learning, 100% en ligne, formée de vidéos, de quiz, de lectures et contenus complémentaires, d’un forum et selon les cas, de webinaires.

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