Titre certifié niveau 6 data analyst Wild Code School - Bordeaux

Description

La Wild Code School - Bordeaux propose un Titre certifié niveau 6 Data Analyst qui forme des experts capables de transformer les données brutes en insights stratégiques pour l'entreprise. Au cœur du programme : maîtrise des langages Python et SQL, techniques de machine learning, analyse statistique avancée et création de tableaux de bord interactifs avec des outils comme Tableau et Power BI. Les apprenants développent une expertise complète en data visualisation, nettoyage et préparation des données, ainsi qu'en modélisation prédictive. Cette formation intensive privilégie l'apprentissage par projets concrets issus du monde professionnel, permettant aux étudiants de constituer un portefeuille d'analyses data probantes. Les diplômés évoluent vers des postes de Data Analyst, Business Analyst, Analyste BI ou Data Scientist junior dans des secteurs variés : e-commerce, finance, marketing digital, santé et industrie.

Programme

• Exploration et préparation des données : collecte, nettoyage, transformation et gestion des bases de données
• Statistiques descriptives et inférentielles : concepts clés, tests statistiques, modélisation probabiliste
• Visualisation des données : outils et techniques pour créer des tableaux de bord interactifs et graphiques pertinents
• Programmation pour l’analyse de données : Python, SQL, utilisation des librairies de data science
• Projets appliqués et communication des résultats : étude de cas, storytelling data-driven, restitution aux parties prenantes

Objectifs de la formation

• Maîtriser les techniques de collecte, traitement et analyse de données massives pour en extraire des insights pertinents
• Développer des compétences avancées en manipulation de bases de données et en requêtage SQL
• Utiliser des outils statistiques et de visualisation pour interpréter des résultats et créer des tableaux de bord clairs et décisionnels
• Appliquer des méthodes de data storytelling pour communiquer efficacement les conclusions aux parties prenantes
• Intégrer les bonnes pratiques d’éthique et de confidentialité dans la gestion des données