| Niveau requis | Bac+2 |
|---|---|
| Niveau d'études visé | Bac +3 |
| Rentrée décalée | Févr. 2026 |
| Durée de la formation en année | 1 an |
| Statut de l'école | Non renseigné |
| Formation reconnue par l'État | Oui |
| Rythme de formation | Alternance |
| Modalité | À distance |
| Prix | Non renseigné |
Description
Le Titre certifié niveau 6 Data Analyst proposé par OpenClassrooms en alternance vous forme à devenir un expert de l'exploitation des données. Au cours de cette formation à distance de 12 mois, vous maîtriserez l'interrogation de bases de données SQL, les concepts mathématiques et statistiques essentiels à l'analyse de données, ainsi que la modélisation de phénomènes complexes. Vous apprendrez à explorer et nettoyer des données, tester des hypothèses statistiques, et analyser des séries temporelles pour suivre l'évolution d'indicateurs clés. Vous développerez également des compétences en visualisation en créant des dashboards interactifs et des rapports impactants pour faciliter la prise de décision stratégique. À l'issue du parcours, vous pourrez exercer comme Data Analyst, Data Miner, Consultant data, Chargé d'études statistiques ou encore Analyste financier dans des secteurs variés nécessitant une exploitation intelligente des données.
Programme
- Collecte, traitement et nettoyage des données : méthodes et outils (SQL, Python, etc.)
- Analyse exploratoire des données et visualisation : création de graphiques, tableaux et dashboards
- Statistiques descriptives et inférentielles appliquées à la data
- Introduction au machine learning et modélisation prédictive
- Communication des résultats et prise de décision basée sur les données
Objectifs de la formation
- Maîtriser l'interrogation et la gestion de bases de données pour extraire des données pertinentes via SQL et autres outils.
- Appliquer des méthodes statistiques et mathématiques pour analyser et modéliser des phénomènes à partir des données collectées.
- Réaliser des visualisations et dashboards dynamiques pour interpréter et communiquer efficacement des résultats analytiques.
- Nettoyer, structurer et valider l'intégrité des données pour garantir la fiabilité des analyses.
- Produire des rapports clairs et argumentés afin de soutenir la prise de décision en entreprise.
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