Data Analyst - Python, SQL, Power BI, NumPy, Pandas, Docker…

COLLECTE DE DONNÉES Identification et sélection des données : Analyse des données disponibles en fonction des besoins de l'organisation. Recherche ciblée de données : Acquisition de nouvelles données à partir de sources. Gestion de la collecte : Supervision des processus de collecte et de qualification des données pour garantir leur qualité et leur pertinence. Technologies & notions abordées : Bases de données (SQL)Requêtes, agrégations, jointures et sous-requêtesWeb scrapingAPI RESTGéocodageConformité RGPD AUTOMATISATION DU TRAITEMENT DES DONNÉES Analyse des besoins en traitement de données : Identification des objectifs et des flux de données à automatiser. Création d'outils et d'algorithmes : Développement d'algorithmes robustes pour automatiser le traitement de grandes bases de données. Optimisation et fiabilisation des processus : Structuration des codes et des outils pour garantir la performance et la fiabilité des traitements. Technologies & notions abordées : Python (Google Colab, Spyder, JupyterLab)Programmation orientée objetNumPy et Pandas pour l'analyse de données MODELISATION DES DONNEES STRUCTUREES Sélection des informations pertinentes : Identification des variables critiques pour la modélisation. Élaboration de structures d'analyse : Conception de modèles adaptés aux données pour répondre aux besoins métiers. Modélisation des données : Application de techniques avancées de modélisation, incluant le machine learning et les méthodes statistiques. Technologies & notions abordées : Machine LearningModèles de prévisionClusteringProgrammation orientée objetStatistiques appliquées VISUALISATION DES DONNEES Création de visualisation percutantes : Utilisation d'outils de dataviz pour rendre les données accessibles et compréhensibles. Présentation et partage des insights : Communication efficace des résultats sous forme de tableaux de bord et de rapports visuels. Technologies & notions abordées : Plotly, Bokeh, FoliumPower BI, Tableau (BI) DEVENIR UN PROFESSIONNEL DE LA DATA ANALYSE La formation vous permettra de développer un profil compétitif sur le marché du travail : Communauté : Projets collaboratifs et partager vos connaissances. Portfolio : Mettre en avant vos compétences à travers des projets concrets. Présence en ligne : Se positionner en tant que spécialiste sur des plateformes professionnelles. Postuler à des offres : Acquérir les compétences pour répondre aux attentes des recruteurs.