Certificat universitaire en Junior Data Analyst

[22 jours] - [Français]

Vous songez à vous orienter vers un métier à l’interface entre le business, l’informatique et la statistique ? Devenez junior data analyst !

Objectifs de la formation
Au terme de ce certificat, vous serez capable de maîtriser des outils essentiels pour faire face aux vagues de données qui arrivent sur le marché, de comprendre les enjeux et limitations des méthodes utilisées en business intelligence et analytics et de jouer le rôle d’interface entre le business, l’informatique et les statistiques en entreprise.

Prérequis
Pour s'inscrire à cette formation, il faut avoir réussi l'équivalent de minimum 10 crédits de formation de base en statistique et/ou domaines liés et être diplômé de l'enseignement supérieur. En l'absence de titre requis, une admission par valorisation des acquis de l'expérience est envisagée.

Contenu

• Gestion, nettoyage et visualisation de données, Excel, introduction à la Business Intelligence et dashboarding, SQL
• Rappels de probabilités et statistiques
• Introduction à la programmation en R, une des deux grandes langues des Data Sciences
• Régressions simple, multiple et logistique, analyses multivariées
• Sujets liés aux Data Sciences qui varient d’année en année et peuvent inclure les thématiques suivantes : Analyse de réseau, Customer Relationship Management, Data Mining, enquêtes, gestion des valeurs manquantes, text mining, etc.

Tarif
Cette formation est reconnue par l'IABE et permet de ce fait aux participant·es d'obtenir des points CPD.
(Ceci est d'ailleurs vrai pour l'entièreté de l'offre de formations du SMCS.)

Cette formation est agréée chèques-formation de la Région Wallonne.
Si vous souhaitez utiliser des chèques-formation dans le cadre de votre inscription, veuillez prendre contact avec notre secrétariat. Merci de consulter préalablement la page suivante pour de plus amples informations.

Cette formation bénéficie du système de congé-éducation payé (plus d'information).

Outils utilisés durant la formation
Excel / Gephi / SAS Enterprise Guide

Méthodes et familles de méthodes abordées
Outils essentiels de la statistique
   Outils essentiels de la statistique
Méthodologie enquête
   Création de questionnaires
   Echantillonnage
Préparation des données
   Nettoyage et préparation du jeu de données pour l'analyse statistique
Statistique descriptive
   Statistiques descriptives
   Tableaux résumés
   Graphiques
   Analyse de réseaux
Analyses multivariées exploratoires
   ACP - Analyse en composantes principales
   ACM - Analyse (factorielle) des correspondances multiples
   Clustering
Statistique paramétrique de comparaison de moyennes
   Test t de Student
   ANOVA
Modèle de régression
   Régression linéaire simple
   Régression logistique
   Régression linéaire multiple
Utilisation de logiciels
   Utilisation des logiciels