Formation Complète en Data Analyst : Collecte et Interprétation

Module 1: Introduction à l’Analyse de Données

• Description : Ce module vous aide à comprendre le rôle d’un Data Analyst et vous guide à travers les compétences essentielles pour démarrer une carrière dans ce domaine.

Module 2: Outils et Technologies du Data Analyst

• Description : Apprenez les outils courants utilisés par les Data Analysts comme Excel, SQL, Python, et Power BI, et comment les appliquer pour collecter et analyser des données.

Module 3: Soft Skills pour Data Analysts

• Description : Explorez les compétences non techniques importantes, telles que la communication des résultats, la gestion du temps et la résolution de problèmes dans le domaine de l’analyse de données.

2. Apprendre l’analyse des données 1 – Fondements

Module 1: Introduction à l’Analyse des Données

• Description : Ce module couvre les principes de base de l’analyse des données, y compris la collecte, le nettoyage, et la structuration des données avant l’analyse.

Module 2: Types de Données et Techniques d’Analyse

• Description : Apprenez à identifier différents types de données (qualitatives et quantitatives) et à appliquer des techniques statistiques pour les analyser efficacement.

Module 3: Outils pour l’Analyse de Données

• Description : Découvrez les outils de base pour l’analyse des données comme Excel, Python, et les bases de données relationnelles.

3. Apprendre l’analyse des données Partie 2 – Étendre et appliquer les connaissances de base

Module 1: Techniques Avancées d’Analyse des Données

• Description : Explorez des méthodes avancées d’analyse des données telles que les techniques de modélisation statistique et l’analyse prédictive.

Module 2: Automatisation et Visualisation des Données

• Description : Apprenez à automatiser vos processus d’analyse des données et à créer des visualisations efficaces pour communiquer les résultats.

Module 3: Analyse de Données avec Python

• Description : Approfondissez vos connaissances en Python pour l’analyse de données, en utilisant des bibliothèques comme Pandas et Matplotlib pour nettoyer et visualiser les données.

4. Formation Complète sur Python 2024 Partie 1

Module 1: Introduction à Python pour l’Analyse de Données

• Description : Découvrez les bases de Python, y compris les variables, les types de données, et les structures de contrôle nécessaires pour effectuer des analyses de données simples.

Module 2: Manipulation de Données avec Python

• Description : Apprenez à utiliser des bibliothèques Python comme Pandas et Numpy pour manipuler et nettoyer des ensembles de données.

Module 3: Visualisation des Données avec Python

• Description : Explorez la création de graphiques et de visualisations avec des bibliothèques Python comme Matplotlib et Seaborn.

5. Formation Complète sur Python 2024 Partie 2

Module 1: Programmation Orientée Objet (POO) avec Python

• Description : Apprenez les principes de la programmation orientée objet (POO) en Python, y compris les classes, les objets, et les héritages.

Module 2: Automatisation des Tâches avec Python

• Description : Découvrez comment automatiser des tâches répétitives comme la gestion de fichiers, l’envoi d’emails et la collecte de données.

Module 3: Introduction à la Data Science avec Python

• Description : Découvrez comment appliquer Python pour résoudre des problèmes réels en Data Science, en utilisant des techniques d’apprentissage automatique et des bibliothèques spécialisées.

6. Python L’automatisation des tâches

Module 1: Introduction à l’automatisation avec Python

• Description : Ce module couvre les bases de l’automatisation des tâches avec Python, en utilisant des bibliothèques telles que os, shutil et datetime pour simplifier des processus.

Module 2: Automatisation des Flux de Travail

• Description : Apprenez à automatiser des flux de travail complexes, notamment la gestion des emails, l’automatisation de rapports et la collecte de données sur Internet.

Module 3: Outils de Programmation pour l’Automatisation

• Description : Explorez les outils Python permettant d’interagir avec des API, de manipuler des fichiers et d’intégrer des processus d’automatisation dans des applications tierces.

7. Python pour la Data Science et le Machine Learning A à Z

Module 1: Introduction à la Data Science avec Python

• Description : Découvrez le rôle de Python dans la Data Science et apprenez à utiliser des bibliothèques comme Numpy et Pandas pour la manipulation de données.

Module 2: Machine Learning avec Python

• Description : Ce module vous introduit aux concepts de machine learning, y compris l’apprentissage supervisé et non supervisé, en utilisant des bibliothèques comme scikit-learn.

Module 3: Modélisation, Validation et Evaluation des Modèles

• Description : Apprenez à créer des modèles prédictifs, à valider et à évaluer leurs performances, en appliquant des techniques de validation croisée et de mesure de précision.

8. Python pour la POO Programmation Orientée Objet en Python

Module 1: Introduction à la Programmation Orientée Objet

• Description : Apprenez les bases de la programmation orientée objet (POO) en Python, y compris les concepts de classes, objets, méthodes et héritage.

Module 2: Application de la POO en Data Science

• Description : Découvrez comment utiliser la POO pour structurer vos projets de Data Science, en organisant les données et les fonctionnalités sous forme d’objets.

Module 3: Design Patterns en POO

• Description : Explorez les principaux design patterns utilisés en POO, comme Singleton, Factory, et Observer, et apprenez comment les appliquer dans vos projets.

9. 101 Requêtes pour Maîtriser SQL en Moins de 3 Heures

Module 1: Introduction aux Requêtes SQL

• Description : Apprenez les bases du SQL, y compris les requêtes de sélection, les filtres, les tris, et les jointures pour extraire des données des bases de données.

Module 2: Manipulation des Données avec SQL

• Description : Découvrez comment insérer, mettre à jour, et supprimer des données dans une base de données, ainsi que l’utilisation des agrégations et des sous-requêtes.

Module 3: Optimisation des Requêtes SQL

• Description : Apprenez à optimiser vos requêtes SQL pour améliorer les performances de vos bases de données, en utilisant les index et en révisant les plans d’exécution.

10. Udemy – SQL Server 2022 pour les Grands Débutants (8 h)

Module 1: Introduction à SQL Server 2022

• Description : Ce module vous guide dans la prise en main de SQL Server 2022, en vous apprenant à installer et à configurer une base de données.

Module 2: Création et Gestion des Bases de Données

• Description : Apprenez à créer et à gérer des bases de données, tables, vues et index dans SQL Server 2022.

Module 3: Avancées SQL et Optimisation

• Description : Explorez des techniques avancées de SQL Server, y compris les procédures stockées, les triggers et les vues matérialisées.

11. Alphorm.Formation.Data.Science.Avec.Langage.R.Prise.En.Main.Des.IDE

Module 1: Introduction à R pour la Data Science

• Description : Découvrez le langage R et son utilisation en Data Science pour l’analyse de données, la visualisation et l’application d’algorithmes d’apprentissage automatique.

Module 2: Utilisation des IDE pour R

• Description : Apprenez à utiliser des environnements de développement intégrés (IDE) pour R, tels que RStudio, pour coder plus efficacement.

Module 3: Visualisation et Analyse de Données avec R

• Description : Découvrez les outils de visualisation des données en R, comme ggplot2, pour créer des graphiques interactifs et des rapports.

12. ENI Langage R et Statistiques.pdf

Module 1: Introduction aux Statistiques avec R

• Description : Ce module vous apprend les bases des statistiques et comment les appliquer avec R, en utilisant des outils comme les tests de normalité et les corrélations.

Module 2: Modèles Statistiques et Machine Learning avec R

• Description : Apprenez à appliquer des modèles statistiques en R, ainsi que les techniques de machine learning pour l’analyse prédictive.

Module 3: Visualisation des Données et Interprétation

• Description : Ce module vous montre comment interpréter les résultats statistiques et comment les visualiser efficacement en utilisant R.

13. Analyse de Données avec Python : Numpy, Pandas, et Matplotlib

Module 1: Introduction à Numpy pour l’Analyse de Données

• Description : Découvrez Numpy, une bibliothèque essentielle pour le calcul scientifique en Python. Apprenez à manipuler des tableaux multidimensionnels et à effectuer des calculs rapides et efficaces.

Module 2: Manipulation de Données avec Pandas

• Description : Apprenez à utiliser Pandas pour charger, nettoyer et manipuler des ensembles de données. Ce module vous guide à travers les DataFrames, séries et les opérations de transformation de données.

Module 3: Visualisation des Données avec Matplotlib

• Description : Découvrez comment visualiser vos données avec Matplotlib, en créant des graphiques tels que des histogrammes, des diagrammes en boîte et des graphiques en courbes.

14. MASTER-POWER-BI

Module 1: Introduction à Power BI

• Description : Ce module vous introduit à Power BI, un outil puissant pour la visualisation de données. Apprenez à créer des rapports et des tableaux de bord interactifs à partir de vos ensembles de données.

Module 2: Création de Tableaux de Bord dans Power BI

• Description : Apprenez à concevoir et à personnaliser des tableaux de bord interactifs dans Power BI, avec des filtres et des segments dynamiques.

Module 3: Intégration et Transformation des Données dans Power BI

• Description : Découvrez les fonctionnalités de Power Query pour nettoyer et transformer les données avant de les importer dans Power BI pour l’analyse.

15. Power BI : Créer et Partager son Premier Tableau de Bord

Module 1: Création d’un Tableau de Bord Simple dans Power BI

• Description : Apprenez à créer votre premier tableau de bord dans Power BI en utilisant des données simples et en les affichant sous forme de visualisations claires.

Module 2: Personnalisation et Optimisation des Visualisations

• Description : Ce module vous apprend à personnaliser vos visualisations dans Power BI, en modifiant les couleurs, les tailles et les interactions entre les éléments.

Module 3: Partage des Tableaux de Bord avec Power BI Service

• Description : Apprenez à publier vos tableaux de bord dans Power BI Service et à les partager avec d’autres utilisateurs, ainsi qu’à paramétrer les permissions d’accès.

16. Power BI : Du Tableau de Bord à l’Application

Module 1: Création d’Applications dans Power BI

• Description : Apprenez à créer des applications interactives dans Power BI qui intègrent plusieurs rapports et tableaux de bord, facilitant la navigation des utilisateurs.

Module 2: Intégration de Données en Temps Réel dans Power BI

• Description : Découvrez comment intégrer des flux de données en temps réel dans Power BI, permettant ainsi une analyse dynamique et continue des données.

Module 3: Optimisation et Sécurisation des Applications Power BI

• Description : Apprenez à optimiser les performances de vos applications Power BI et à sécuriser l’accès aux données sensibles au sein de l’entreprise.

17. Contrôler la Qualité de ses Données avec Power BI, Office

Module 1: Introduction au Contrôle de la Qualité des Données

• Description : Apprenez l’importance du contrôle de la qualité des données et découvrez les outils et techniques utilisés pour vérifier leur précision et leur validité dans Power BI et Office.

Module 2: Nettoyage et Validation des Données dans Power BI

• Description : Découvrez comment nettoyer et valider les données avant de les analyser dans Power BI, en utilisant des fonctions de nettoyage et de transformation des données.

Module 3: Identifier et Corriger les Incohérences des Données

• Description : Apprenez à identifier les erreurs de données courantes et à appliquer des méthodes pour les corriger, garantissant ainsi une analyse fiable.

18. Créez vos Reportings Dynamiques avec Power BI en 5 Étapes

Module 1: Comprendre les Principes des Reportings Dynamiques

• Description : Ce module vous explique comment concevoir des rapports dynamiques qui peuvent être ajustés en temps réel en fonction des besoins des utilisateurs.

Module 2: Utilisation des Visualisations Dynamiques dans Power BI

• Description : Apprenez à utiliser des visualisations dynamiques dans Power BI, telles que les graphiques interactifs et les filtres pour personnaliser l’affichage des données.

Module 3: Distribution et Partage de Reportings Dynamiques

• Description : Découvrez les différentes méthodes pour partager et distribuer vos reportings dynamiques, tout en maintenant une gestion efficace des droits d’accès.

19. LinkedIn – Excel : Analyse des Données

Module 1: Introduction à l’Analyse des Données avec Excel

• Description : Ce module couvre les outils de base d’Excel utilisés dans l’analyse des données, y compris les tableaux croisés dynamiques, les filtres, et les formules avancées.

Module 2: Manipulation et Visualisation des Données dans Excel

• Description : Apprenez à manipuler les données dans Excel, en utilisant des outils comme les graphiques, les tableaux croisés dynamiques et les fonctions avancées de filtrage.

Module 3: Analyser les Données avec des Formules Avancées

• Description : Découvrez comment utiliser des formules avancées telles que les fonctions statistiques, de recherche et de calcul dans Excel pour l’analyse approfondie des données.

20. Elephorm – Bases de Données et Tableaux Croisés Dynamiques (17 Exercices)

Module 1: Introduction aux Bases de Données et Tableaux Croisés Dynamiques

• Description : Apprenez à travailler avec des bases de données dans Excel et à utiliser des tableaux croisés dynamiques pour synthétiser et analyser des données complexes.

Module 2: Création et Manipulation des Tableaux Croisés Dynamiques

• Description : Ce module vous enseigne la création de tableaux croisés dynamiques pour agréger, analyser et visualiser des données de manière interactive.

Module 3: Application Avancée des Tableaux Croisés Dynamiques

• Description : Explorez des techniques avancées pour personnaliser vos tableaux croisés dynamiques et effectuer des analyses multidimensionnelles.

21. Excel : Analyse, Gestion et Validation de Données

Module 1: Introduction à l’Analyse de Données avec Excel

• Description : Ce module couvre les principales fonctionnalités d’Excel utilisées pour l’analyse et la gestion des données, y compris les filtres, les graphiques et les tableaux.

Module 2: Validation et Gestion de la Qualité des Données

• Description : Apprenez à valider vos données et à garantir leur précision et leur cohérence en utilisant des outils d’analyse et de gestion de la qualité dans Excel.

Module 3: Techniques de Visualisation et Présentation des Données

• Description : Découvrez les meilleures pratiques pour la visualisation des données dans Excel, en utilisant des graphiques et des diagrammes interactifs pour faciliter la compréhension des résultats.

22. Excel : Faire de l’Analyse avec Python

Module 1: Introduction à Python dans Excel

• Description : Ce module vous présente l’intégration de Python dans Excel pour améliorer l’analyse des données. Apprenez à utiliser des bibliothèques Python telles que Pandas directement dans Excel.

Module 2: Nettoyage et Transformation des Données avec Python

• Description : Apprenez à nettoyer, transformer et manipuler vos ensembles de données en utilisant Python, tout en les intégrant directement dans Excel pour une analyse avancée.

Module 3: Analyse Statistique et Visualisation avec Python dans Excel

• Description : Découvrez comment utiliser Python pour effectuer des analyses statistiques et créer des visualisations puissantes directement dans Excel.

23. Power Query : Apprenez à Mieux Exploiter vos Données

Module 1: Introduction à Power Query

• Description : Apprenez à utiliser Power Query pour nettoyer et transformer vos données avant de les analyser dans Excel ou Power BI.

Module 2: Techniques de Transformation de Données avec Power Query

• Description : Ce module vous guide dans l’utilisation des différentes fonctionnalités de Power Query pour modifier, combiner et enrichir vos données.

Module 3: Automatisation des Tâches avec Power Query

• Description : Découvrez comment automatiser des processus de nettoyage et de transformation des données avec Power Query, afin de gagner en efficacité.

24. Microsoft Power BI Report Server Jan 2024 v15.0.1114.33 Win x64 Anglais + Serial

Module 1: Introduction à Power BI Report Server

• Description : Apprenez à utiliser Power BI Report Server pour gérer et publier des rapports et des tableaux de bord au sein de votre organisation.

Module 2: Création de Rapports et Tableaux de Bord dans Power BI

• Description : Ce module vous guide dans la création de rapports interactifs et de tableaux de bord dans Power BI Report Server, en utilisant différentes sources de données.

Module 3: Gestion des Accès et Publication des Rapports

• Description : Découvrez comment gérer les accès et publier vos rapports Power BI Report Server en toute sécurité, tout en permettant aux utilisateurs de collaborer efficacement.