Semaines 1 à 4 : Tableur, bases de données SQL et algorithmie
Découvrez les bases de données et l’algorithmie qui permettent de tout automatiser.
- Effectuez vos premiers pas de data avec un tableur (par exemple Excel).
- Modélisez et requêtez une base de données SQL (jointures, agrégations, subqueries).
- Maîtrisez l’algorithmie avec Python (conditions, boucles, variables, fonctions, classes).
- Réalisez votre premier projet "tableau de bord sourcé sur une base de données SQL".
Semaines 5 à 7 : Retraitement de données avec Python
Retraitez les données pour les transformer en information pertinente.
- Utilisez Python et ses bibliothèques NumPy et Pandas.
- Apprenez à automatiser le traitement et le nettoyage des données, des outliers et des valeurs manquantes.
- Découvrez comment visualiser les données avec MatPlotLib, Seaborn et Plotly
Semaines 8 à 12 : Machine Learning
Utilisez l’intelligence artificielle pour faire des prédictions sur le futur
- Abordez scikit-learn pour le Machine Learning
- Appliquez correctement les régressions, les classifications et le clustering non supervisé
- Traitez le langage naturel (NLP Sentiment analysis)
- Effectuez votre deuxième projet sur le thème des recommandations de films par similarité.
Semaines 13 à 20 : Business Intelligence et autres sources de données
Approfondissez vos compétences professionnelles pour devenir un vrai Data analyst.
- Collectez de la donnée sur le web (webscraping)
- Connectez-vous à des REST API et apprenez à lire le format JSON
- Effectuez du Geocodage
- Comprenez les responsabilités liées au RGPD
- Utilisez des outils de Business Intelligence (Tableau Software, Microsoft PowerBI)
- Réalisez un projet réel avec un partenaire
5 mois pour devenir Data analyst
L’objectif de cette formation est de permettre à toute personne, quel que soit son profil (reconversion professionnelle, montée en compétences…), d'acquérir les compétences techniques et humaines nécessaires pour débuter avec succès une carrière dans la tech.
À l’issue de votre formation professionnelle, vous serez en mesure de collecter la donnée en effectuant une requête sur une base de données, traiter la donnée en utilisant notamment l'algorithmie en Python, modéliser et présenter la donnée : utiliser des plateformes de data science et de Big Data, apprendre à manipuler la dataviz interactive et dynamique ou encore réaliser des dashboards et de la cartographie.
Durant votre parcours, toutes vos compétences sont acquises par la pratique grâce à la réalisation de projets pour de vrais clients et à l’accompagnement d’un formateur à plein temps.
Vous allez petit à petit apprendre à valoriser votre profil professionnel en vous créant un portfolio de projets que vous pourrez montrer à de potentiels recruteurs, intégrer une communauté de Data analysts, et surtout apprendre à faire votre veille pour rester toujours à jour sur les nouvelles technologies demandées sur le marché.
La formation vise à préparer aux métiers suivants :
- Data analyst
- Consultant/analyste BI (Business Intelligence)
- Business analyst
Les métiers de data analyst (analyst BI ou business analyst) peuvent s’exercer dans tous les secteurs et concernent toutes les tailles d’entreprise.
Tout élève admis bénéficie d'un accompagnement personnalisé pour définir le plan de financement qui lui permettra de couvrir les frais de formation.
La Wild Code School est référencée dans Data Dock. À ce titre, nos élèves peuvent obtenir le financement en totalité ou en partie du coût de la formation via des dispositifs publics (Pôle emploi, Cap Emploi, Mission Locale, Fonds d'Aide aux jeunes, etc.) ou privés (Compte Personnel de Formation, CPF de transition, prêt bancaire étudiant, etc.)
Prérequis
Notre formation Data analyst est ouverte à toutes les personnes majeures sans pré-requis de diplôme.
Il est recommandé de disposer de certains pré-requis techniques pour maximiser vos chances de nous rejoindre : être à l’aise avec les outils informatiques, les tableurs en particulier (feuilles de calcul comme Microsoft Excel ou Google Sheet), valider des connaissances de base en programmation, mathématiques et statistiques.
