[20 jours] - [débute le 27-01-2023 à 08:30] - [Français] - [Louvain-la-Neuve]
Envie de vous orienter vers un métier à l'interface entre le business, l'informatique et la statistique ? Devenez un·e Junior Data Analyst certifié·e !
Ce certificat est composé de 4 périodes de 5 jours de cours en présentiel. Ces 5 jours sont répartis sur 3 semaines selon le canevas de base Vendredi-Samedi, Vendredi-Samedi, Samedi. En cas de jours fériés, ce canevas peut être adapté. La certification sera précédée de deux jours de révision.
A noter : En fonction de la situation sanitaire, les séances de cours pourront éventuellement être données à distance. Il est donc important que chaque participant à la formation dispose d’un ordinateur personnel.
Ce programme est agréé dans le cadre du dispositif chèques formation de la Région wallonne et de la région flamande. Bénéficiez de cet incitant et inscrivez-vous à cette formation ! Toutes les infos : dispositif de chèques formation. Si vous souhaitez utiliser des chèques-formations dans le cadre de votre inscription, veuillez prendre contact avec notre secrétariat.
La formation bénéficie également de l’agrément de la Région wallonne, de la région de Bruxelles Capitale et de la région flamande concernant le système de congé-éducation. Cliquez ici pour plus d'informations.
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.
Une session de préparation pourra aussi être suivie en décembre 2022 par les candidats qui ne totalisent pas les 10 crédits de prérequis en statistique, après sélection par le jury. La session de préparation s'organisera en 4 jours de cours en distanciel (mardi, vendredi, mardi, vendredi). Voici le lien décrivant le contenu de cette session: https://sites.uclouvain.be/training/smcs/view.php?id=497&l=fr
Contenu
Lieu
Louvain-la-Neuve : Local à préciser - Localiser Louvain-la-Neuve sur Google Maps
Public
Afin de participer à cette formation, le candidat doit introduire un dossier ainsi qu'une lettre de motivation via le lien ci-après https://studies.uclouvain.be/continuing_education/prospect_form/JDAN2FC/.
Ces documents seront examinés par un comité de sélection vérifiant l'adéquation entre le profil du candidat et les conditions d'admission.
Toutes les informations concernant les droits d'inscription se trouvent ici.
Plage horaire de la formation
27-01-2023 de 08:30 à 17:00
28-01-2023 de 08:30 à 17:00
03-02-2023 de 08:30 à 17:00
04-02-2023 de 08:30 à 17:00
11-02-2023 de 08:30 à 17:00
17-03-2023 de 08:30 à 17:00
18-03-2023 de 08:30 à 17:00
24-03-2023 de 08:30 à 17:00
25-03-2023 de 08:30 à 17:00
01-04-2023 de 08:30 à 17:00
02-06-2023 de 08:30 à 17:00
03-06-2023 de 08:30 à 17:00
09-06-2023 de 08:30 à 17:00
10-06-2023 de 08:30 à 17:00
17-06-2023 de 08:30 à 17:00
15-09-2023 de 08:30 à 17:00
16-09-2023 de 08:30 à 17:00
22-09-2023 de 08:30 à 17:00
23-09-2023 de 08:30 à 17:00
30-09-2023 de 08:30 à 17:00
en savoir plus (ouvrir)
Outils utilisés durant la formation
Excel / Gephi / SAS Enterprise Guide / R
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
Statistique paramétrique de comparaison de moyennes
Test t de Student
ANOVA
Modèle de régression
Régression linéaire simple
Régression logistique
Régression linéaire multiple
Analyses multivariées exploratoires
ACP - Analyse en composantes principales
ACM - Analyse (factorielle) des correspondances multiples
Clustering
Utilisation de logiciels
Utilisation des logiciels