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Formation Data Analyse

Rejoignez la formation Data Analyse de 9 semaines, éligible au CPF, accessible en ligne ou en présentiel sur le campus de Nantes !
Rentrée : le 16 Janvier 2023 - 6400€

Recevoir le programme


Est-ce pour moi ?

Derrière son aspect technique, la Data Analyse est un outil business qui vous sera utile quelque soit votre métier. 
Pour rejoindre cette formation, pas besoin de savoir coder ! Les seuls pré-requis demandés sont : 

  • Un niveau bac pour les notions en mathématiques
  • De la motivation et un réel intérêt pour cette discipline 
 


Les missions du data analyst

Le rôle du.de la data analyst ou analyse des données, est de répondre à des problématiques business à partir des données d'une entreprise. Ses missions quotidiennes consistent à : 

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Comment financer cette formation ?

Notre formation Data Analyst est éligible au CPF mais aussi à de nombreuses autres options de financement dans votre région (AIF, OPCO, Transition Pro, Pole Emploi, …). Pour vous aider à trouver le financement adapté à votre situation, prenez rendez-vous avec notre équipe qui vous accompagnera dans vos démarches.

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Qu'allez vous apprendre ?

En rejoignant cette formation intensive, propulsez votre carrière et soyez immédiatement opérationnel.le.s sur les sujets Data. Voici un aperçu des thématiques abordées pendant notre formation Data Analyse :

1 - Python - le langage des Data Analysts

Apprenez à programmer en Python en utilisant Jupyter Notebook et des librairies puissantes comme Pandas et NumPy pour explorer de gros jeux de données (big data). Collectez vos données depuis différentes sources, dont des fichiers CSV, des requêtes SQL, Google Big Query, ou encore en utilisant une API ou le Web scraping.

2 - Mathématiques - jetez un oeil sous le capot

Apprenez à programmer en Python en utilisant Jupyter Notebook et des librairies puissantes comme Pandas et NumPy pour explorer de gros jeux de données (big data). Collectez vos données depuis différentes sources, dont des fichiers CSV, des requêtes SQL, Google Big Query, ou encore en utilisant une API ou le Web scraping.

3 - Bases données relationnelles et SQL - structurez et collectez vos données

Apprenez à formuler une question pertinente et à y répondre en construisant la bonne requête SQL. Ce module couvre l'architecture de base de données et vous apprend les manipulations avancées du SELECT pour extraire de l'information utile en se connectant directement à une base de données ou via un client SQL comme DBeaver.

4 - Data Visualisation - explorez vos données

Rendez vos analyses de données plus parlantes en intégrant des visualisations de données à vos Notebooks. Apprenez à tracer des graphes à partir de vos data frames grâce à des librairies Python comme matplotlib\ou seaborn pour rendre vos données plus actionnables.

5 - Data Analyse - comprenez et faites parler vos données

Vous apprendrez comment structurer un projet Python en programmation orientée objet afin de rendre votre code réutilisable, comment survivre à la phase de préparation d'un vaste ensemble de données, et comment trouver et interpréter des résultats statistiques significatifs basés sur des modèles de régression linéaires à plusieurs variables.

6 - Décision Science - influencez les décisions business

Un Data Analyst doit savoir communiquer ses conclusions à un public non-spécialisé : Vous apprendrez à avoir de l'impact en expliquant vos conclusions techniques et en les transformant en recommandations business à l'aide d'une analyse coûts/bénéfices. Vous pourrez partager, présenter et comparer vos résultats à vos coéquipiers.

7 - Les outils des Data Analysts - Metabase, Tableau & Dataiku

Découvrez les logiciels les plus utilisés par les Data Analysts:

  • Connectez vos bases de données à Metabase et commencez vos premières visualisations
  • Menez des analyses poussées avec Tableau et appréhendez la Business Intelligence
  • Construisez votre premier modèle de Machine Learning avec Dataiku
8 - Semaine Projet

La dernière semaine de la formation sera consacrée à la réalisation de votre projet final ! Réalisé en équipe, cet exercice vous permettra de mettre en pratique les outils, techniques et méthodologies de la formation Data Analyst et de prendre conscience de l'autonomie que vous avez acquise.

  • Collaborez efficacement en équipes de 3 à 4 personnes sur un projet réel de Data Analyse parmi une liste proposée par l'équipe pédagogique. 

  • Mettez en pratique les techniques et méthodologies abordées lors des précédents modules et appuyez-vous sur la boîte à outils que vous aurez développé tout au long de la formation.

  • Vous présenterez votre analyse à votre promotion lors du dernier jour de votre formation et vous pourrez l'intégrer à votre portfolio pour mettre en valeur vos nouvelles compétences de Data Analyst.


Recevez le programme complet


Trouvez un emploi sous 6 mois

Nos diplomé.e.s occupent des postes de Data Analysts dans les meilleures entreprises Tech. 93% d'entre eux.elles trouvent un emploi en moins de 6 mois avec l'appui de notre service carrière et notre réseau de 800+ entreprises partenaires de recrutement.

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Vivez une expérience unique

Tous nos élèves vous le diront : au delà d'être un bootcamp de code, Le Wagon est avant tout une experience humaine. C'est d'ailleurs le Bootcamp le plus acclamé au monde avec un record de plus de 2 100 avis d'étudiants et une note moyenne de 4,98/5 sur Switchup.

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Vous avez des questions ?

Consultez notre FAQ ou prenez directement rendez-vous avec notre équipe admission pour bénéficier d'un accompagnement personnalisé !

Comment financer ma formation ?
La formation est éligible au CPF et à tous les types de financements disponibles dans votre région (AIF, OPCO, Transition Pro, Pole Emploi, …). Pour vous aider à définir à quel financement vous avez droit, nous vous invitons à prendre rendez vous avec notre équipe d'expert.e.s qui vous accompagnera dans vos démarches.
Formation Data Analyse ou Data Science : comment choisir ?

Nous proposons désormais deux formations Data. Voici comment choisir la plus adaptée à votre profil et à vos ambitions : 

Le rôle du.de la data analyst ou analyse des données, est de répondre à des problématiques business à partir des données d'une organisation. Sa mission est de récupérer les données, de les convertir  et de les nettoyer si besoin. Ensuite, il.elle en fait l'analyse grâce à des traitements statistiques simples comme le calcul d'extrema de moyenne d'écart type ou des régressions linéaires. Ça lui permet enfin de communiquer visuellement ses résultats sous forme de graphiques afin de  répondre aux problématiques initiales. Pour cela il.elle utilise comme outils principaux : SQL, Python, Jupyter Notebook, Pandas et Matplotlib. Le.la data analyst intervient en première intention lorsque la problématique est préétablie et que la solution est simple.

Le rôle du.de la data scientist ou scientifique des données, consiste à explorer les données d'une entreprise a priori pour y trouver des problématiques pertinentes et y répondre. Il.elle a notamment pour mission d'automatiser des traitements statistiques avancés. Pour cela il.elle utilise des modèles de machine learning, voire de deep learning pour effectuer des prédictions. En plus des outils du data analyst, il.elle utilise les bibliothèques scikit learn, TensorFlow et Keras. Le.la data scientist intervient en seconde intention dans une démarche plus exploratoire et lorsqu'une solution complexe est nécessaire.

Vous pouvez également vous référer à cette vidéo pour bien comprendre la différence entre les métiers de Data Analyst et de Data Scientist.

Quels sont les pré-requis pour suivre cette formation ?

Notre formation a été pensée pour des profils business. C'est pourquoi, il n'est pas nécessaire de savoir coder pour l'intégrer. En effet, nous acceptons TOUTES les personnes motivées avec un niveau bac en maths

Puis-je suivre la formation si je n'ai jamais fais de data analyse ?

Pour exercer le métier de Data Analyst, il faut avant tout avoir une appétence pour les mathématiques. C'est pourquoi, un niveau de terminale S est l'unique pré-requis pour intégrer cette formation.

Si vous n'avez pas fais de maths depuis le lycée, pas de panique : nous vous mettons a disposition toutes les ressources pour vous mettre à niveau ou simplement vous rafraichir la mémoire.

L'objectif étant d'entamer et de suivre votre formation dans les meilleures conditions d'apprentissage !

Un tel programme en 5 semaines, comment est-ce possible ?

Excellente question ! Notre formation Data Analyst repose sur une pédagogie du Wagon éprouvée par plus de 13 500 élèves dans le monde entier.

L'accompagnement pédagogique est notre priorité : de telle sorte qu’une classe est composée d’en moyenne un professeur pour 7 élèves, ce qui permet d’avoir un.e membre de l'équipe pédagogique prêt à vous apporter un soutien personnalisé à tout moment.

En plus de cela, notre approche pédagogique repose à 80% sur la pratique et le travail en binôme. Pendant la journée, vous aurez les mains dans le code et serez encadré.e par des professeurs dédiés. Faites nous confiance, il n'y a pas de meilleure méthode pour apprendre.