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Data Analyst – Exploiter, analyser et visualiser les données avec Power BI
À l’issue de la formation, le participant sera capable de :

Collecter, nettoyer et structurer des données issues de sources variées

Maîtriser SQL pour interroger les bases de données

Effectuer des analyses statistiques et descriptives

Construire des modèles prédictifs simples avec Python

Créer des tableaux de bord interactifs et dynamiques avec Microsoft Power BI

Interpréter et communiquer les résultats pour la prise de décision

La formation Data Analyst permet d’acquérir les compétences nécessaires pour collecter, analyser, visualiser et interpréter les données afin de soutenir la prise de décision stratégique. Organisée en format mixte (présentiel et distanciel), elle alterne apports théoriques, exercices pratiques et projet tutoré.

Le parcours débute par une introduction aux fondamentaux (20h) afin de comprendre les enjeux liés à la donnée, les missions du Data Analyst et le cycle de vie de la donnée. Une première mise en pratique est proposée à travers une étude de cas simple.

Le second module est dédié à l’analyse avancée sous Excel (30h). Les participants apprennent à exploiter les fonctions de recherche et de calcul, à nettoyer et transformer des données avec Power Query, à créer des tableaux croisés dynamiques et des graphiques complexes, et à automatiser certaines tâches. Ces acquis sont appliqués lors de la conception d’un tableau de bord de suivi commercial.

Le troisième module porte sur SQL et les bases de données relationnelles (40h). Les stagiaires découvrent le langage SQL, apprennent à interroger et extraire des données via des requêtes, jointures et agrégations, puis à créer des vues et optimiser leurs analyses. Des exercices pratiques permettent de manipuler une base clients et de produire des rapports pertinents.

Le quatrième module est consacré aux statistiques appliquées à la Data (30h). Les notions de statistiques descriptives (moyenne, médiane, variance, écart-type), de corrélations et de tests statistiques sont abordées, ainsi que l’initiation à la régression linéaire. L’application se fait sur des données marketing afin d’en tirer des indicateurs fiables.

Le cinquième module, cœur technique du parcours, développe l’usage de Python pour l’analyse de données (50h). Les participants apprennent à manipuler des datasets avec Pandas et Numpy, à produire des visualisations avec Matplotlib et Seaborn, à nettoyer et préparer les données, et à réaliser une analyse exploratoire complète. Une initiation au machine learning est proposée avec scikit-learn (régressions et classifications simples).

Le sixième module est centré sur Microsoft Power BI (50h), outil phare de la Data Visualisation. Les stagiaires se forment à la connexion de sources de données variées, à leur transformation via Power Query, à la modélisation et création de relations entre tables, et à l’écriture de mesures avec DAX. Ils conçoivent ensuite des tableaux de bord interactifs, intégrant KPI et visualisations avancées, et apprennent à publier et partager leurs rapports.

Enfin, le parcours se conclut par un projet tutoré de 30h, véritable fil rouge de la formation. Chaque participant choisit un jeu de données réel, qu’il nettoie, analyse et modélise. Il construit des indicateurs clés, réalise un tableau de bord Power BI et présente ses conclusions lors d’une soutenance devant un jury.

Aisance avec l’outil informatique

Connaissances de base en bureautique (Excel)

Notions en mathématiques/statistiques appréciées mais non obligatoires

Durée totale : 355 heures

Formacode (Domaines de formation) :

• 31025 Analyse de données

NSF (Spécialités de formation) :

• 326 Informatique, traitement de l'information, réseaux de transmission des données

Modalités pédagogiques
Formation mixte : présentiel, classes virtuelles, e-learning, exercices pratiques et projets tutorés Études de cas réels et mise en pratique sur des jeux de données concrets

Restauration
Non

Hébergement
Non

Transport
Non

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