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Titre RNCP 100% CPF À distance

Data Analyst - 400 heures (4 mois)

ADA SCHOOL

3 800 €à partir de
Durée variabledurée
2sessions actives
Francelieu

Objectifs de la formation

À l'issue de la formation, le participant est capable de mener une démarche d'analyse de données complète : de la compréhension d'un besoin métier jusqu'à la restitution d'insights exploitables sous forme de tableau de bord et de recommandations documentées.
Il sait identifier et collecter des données issues de sources variées, les nettoyer, les structurer et les transformer, modéliser une base de données relationnelle et l'interroger en SQL, définir des indicateurs pertinents, réaliser des analyses descriptives et produire des visualisations lisibles pour un public non technique. Il est également capable de documenter sa démarche, d'en expliciter les limites et de formuler des recommandations argumentées à partir des données.
Tout au long du parcours, le participant apprend à utiliser l'intelligence artificielle générative comme outil d'appui à l'analyse, à la structuration de requêtes et de notebooks et à la critique des résultats, en conservant la maîtrise de son raisonnement analytique.
La formation prépare au bloc de compétences "Concevoir et développer une application sécurisée organisée en couches" (BC02) du Titre Professionnel Concepteur Développeur d'Applications (RNCP 37873 - niveau 6).

Programme

La formation est organisée en 8 modules progressifs pour un total de 400 heures sur 16 semaines, en temps plein (présentiel ou téléprésentiel).
* Module 1 - Onboarding, diagnostic de positionnement et environnement projet (25h) : positionnement sur les acquis, lecture de données, prise en main de l'environnement de travail et compréhension des livrables analytiques attendus.
* Module 2 - Analyse du besoin métier et formulation d'une problématique d'analyse (50h) : analyse de brief, hypothèses, premiers indicateurs et identification des sources de données pertinentes.
* Module 3 - Collecte, structuration et qualité des données (50h) : croisement de sources, nettoyage, transformations, traçabilité et organisation d'un notebook.
* Module 4 - Modélisation relationnelle, SQL et pipeline de données (50h) : MCD, logique relationnelle, requêtes SQL et structuration des flux de données.
* Module 5 - Analyse descriptive et premiers insights (75h) : exploration de données, tendances, écarts, relations entre variables et interprétation progressive.
* Module 6 - Indicateurs, visualisations et restitution lisible (50h) : définition d'indicateurs, visualisations commentées et articulation analyse / décision pour un public non technique.
* Module 7 - Tableau de bord, documentation et recommandations (50h) : construction d'un dashboard, interprétation des résultats, limites de l'analyse et formulation de recommandations.
* Module 8 - Projet intégrateur Data et soutenance (50h dont un bootcamp intensif d'une semaine) : finalisation d'un projet complet (dataset, analyses, dashboard, recommandations) et soutenance en conditions professionnelles.

Résultats attendus

À l'issue de la formation, le participant est en mesure de :
- Analyser un besoin métier et formuler une problématique d'analyse : traduire une demande en hypothèses, identifier les données nécessaires et cadrer une démarche analytique rigoureuse.
- Collecter, nettoyer et structurer des données : croiser des sources hétérogènes, appliquer des transformations documentées et produire un dataset cohérent et exploitable.
- Modéliser une base de données et l'interroger en SQL : concevoir un schéma relationnel, écrire des requêtes pertinentes et structurer un pipeline de traitement des données.
- Réaliser des analyses descriptives et produire des insights : explorer les données, identifier des tendances, des écarts et des relations entre variables, et argumenter un raisonnement analytique.
- Construire des visualisations et un tableau de bord : choisir des indicateurs adaptés, produire des visuels lisibles pour un public non technique et structurer un dashboard d'exploration et de suivi.
- Documenter et restituer une analyse : expliciter la démarche, les limites et les recommandations dans un format professionnel compréhensible par des décideurs.
- Utiliser l'IA générative avec discernement : s'appuyer sur ces outils pour analyser, structurer et documenter, sans déléguer la compréhension ni le raisonnement analytique.
- Collaborer dans une équipe data : workflow Git, suivi de projet, communication technique et posture professionnelle.
- Se présenter à la certification : disposer des compétences nécessaires pour solliciter le passage du bloc BC02 du Titre Professionnel Concepteur Développeur d'Applications (RNCP 37873 - niveau 6).

Les points forts

- Lieux de formation inspirants en cœur de ville
- Pédagogie active et professionnalisante (apprentissage par la pratique)
- l'IA comme outil d'apprentissage (de façon raisonnée)
- Une progression structurée et un suivi bienveillant

La certification

TP Concepteur développeur d'applications

RNCP 37873 RS -1 CertifInfo 114919

Organisme & lieu

  • OrganismeADA SCHOOL
  • Région–
  • Département–
  • SIRET84953220500036

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