Formation professionnelle - Data Analyst & IA - DataSuits

Description de la formation

La formation Data Analyst & IA de DataSuits plonge les apprenants au cœur des métiers de la donnée, en couvrant l'ensemble de la chaîne analytique : collecte, nettoyage, modélisation et visualisation de données, jusqu'à l'application concrète de l'intelligence artificielle et du machine learning. À travers des projets pratiques, les participants développent une maîtrise opérationnelle des outils phares du secteur — Python, SQL, Power BI ou encore des bibliothèques d'IA — tout en cultivant un esprit critique pour interpréter les résultats et orienter la prise de décision. Au terme de ce parcours, les diplômés sont armés pour intégrer des équipes data dans des secteurs variés, en tant que Data Analyst, Business Intelligence Analyst ou encore consultant en IA, capables de transformer des volumes de données complexes en leviers de performance mesurables.

Sujets abordés

• Fondamentaux de l’analyse de données
  • Statistiques descriptives et probabilités
  • Nettoyage et préparation des données
  • Visualisation des données avec Python et Tableau
• Gestion et manipulation de bases de données
  • SQL avancé pour extraction et transformation
  • Introduction aux bases NoSQL
  • Optimisation des requêtes
• Introduction à l’intelligence artificielle et machine learning
  • Algorithmes supervisés et non supervisés
  • Modèles de régression, classification et clustering
  • Évaluation et amélioration des modèles
• Automatisation et déploiement des modèles
  • Pipeline de données et traitements automatisés
  • Utilisation de frameworks (Scikit-Learn, TensorFlow)
  • Déploiement et monitoring des modèles en production
• Cas pratiques et projets appliqués
  • Analyse complète d’un jeu de données réel
  • Construction d’un modèle prédictif opérationnel
  • Présentation et communication des résultats

Objectifs pédagogiques

• Analyser et exploiter des jeux de données complexes à l’aide d’outils statistiques et de langages de programmation (Python, SQL).
• Construire et automatiser des tableaux de bord dynamiques pour faciliter la prise de décisions stratégiques.
• Déployer des modèles d’apprentissage automatique (machine learning) pour résoudre des problématiques métiers spécifiques.
• Appliquer les principes de la qualité des données et assurer leur intégrité tout au long du processus analytique.
• Communiquer efficacement les résultats analytiques à des audiences techniques et non techniques via des rapports clairs et visuels.