Pourquoi se former avec HRMCO
Objectifs de la formation
- Comprendre les fondements du métier de Data Analyst et son rôle dans l’entreprise.
- Maîtriser le processus complet d’analyse de données (collecte, nettoyage, transformation, visualisation).
- Savoir manipuler et explorer des données avec Excel, SQL et Power BI.
- Appliquer des méthodes statistiques et analytiques pour extraire des insights pertinents.
- Concevoir des tableaux de bord dynamiques et automatisés.
- Utiliser le langage Python pour l’analyse et la visualisation de données
- Communiquer efficacement les résultats aux décideurs.
- Comprendre les notions de data storytelling et de prise de décision basée sur la donnée.
- Intégrer la culture Data Driven dans l’entreprise.
- Préparer les participants à exercer en tant que Data Analyst, Business Analyst ou Consultant BI.
À qui s'adresse ce cycle
Analystes débutants ou confirmés
Contrôleurs de gestion, financiers, marketeurs, RH ou qualité
Chefs de projets et consultants
Managers et décideurs
Modalités de déroulement
Les modalités de déroulement de la certification data analystgarantissent une formation complète, interactive et adaptée à votre rythme.
Mode
Présentiel ou distanciel, avec des sessions en salle ou en ligne selon vos besoins.
Rythme
1 week-end sur 2, un planning progressif qui n’interrompt pas votre activité.
Format
Inter-entreprises ou intra, un cadre collaboratif et personnalisé pour progresser.
Évaluation
Cas pratique du participant pour appliquer immédiatement les acquis.
Obtenez votre certificat en 5 étapes
1
Sélectionnez votre parcours
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Participez aux sessions de formation (en présentiel ou à distance), bénéficiez de supports pédagogiques, de mises en situation pratiques et d’un accompagnement personnalisé pour développer vos compétences.
4
Passez l’évaluation finale
Passez l’évaluation finale prévue à la fin du programme afin de confirmer vos compétences et valider votre parcours.
5
Valorisez votre réussite
Recevez votre certificat HRMCO officiel et valorisez-le sur votre CV ou LinkedIn pour booster votre carrière.
Avis
certification data analyst
Dans un monde où les données constituent un levier stratégique, le Certificat de formation en Data Analyst vise à doter les participants des compétences analytiques, techniques et décisionnelles nécessaires pour exploiter la donnée comme un véritable actif de performance.
Ce programme associe rigueur statistique, maîtrise des outils analytiques (Excel, SQL, Power BI, Python) et sens du storytelling pour transformer les données brutes en insights exploitables et en décisions éclairées.
Statistiques descriptives
Ce module introduit les bases de la statistique appliquée à la donnée. Il permet d’interpréter les distributions, identifier les tendances et comprendre la variabilité pour éclairer la prise de décision.
Les participants apprendront à traduire des données chiffrées en indicateurs pertinents.
🎯 Objectifs pédagogiques
Comprendre les concepts fondamentaux de la statistique descriptive.
Calculer et interpréter les mesures de tendance et de dispersion.
Identifier les relations entre variables (corrélations, régressions).
Appliquer les méthodes statistiques à des cas métiers.
Préparer les analyses pour la visualisation et la BI.
📘 Contenu indicatif
Types et représentations des données.
Moyenne, médiane, écart-type, variance.
Distribution de fréquence et histogrammes.
Corrélation et analyse de régression.
Introduction à la statistique inférentielle.
Interprétation et restitution des résultats.
Cas pratiques sur Excel et Python.
Bases de données SQL
Ce module enseigne la structure, la logique et le langage des bases de données relationnelles. Les participants apprendront à interroger, filtrer et combiner les données pour alimenter leurs analyses.
🎯 Objectifs pédagogiques
Comprendre la structure et les principes d’une base de données.
Maîtriser le langage SQL pour interroger et manipuler les données.
Construire des requêtes complexes et optimisées.
Réaliser des jointures et des agrégations.
Connecter SQL aux outils BI et analytiques.
📘 Contenu indicatif
Concepts de base : tables, clés, relations.
Commandes SQL : SELECT, WHERE, GROUP BY, HAVING.
Jointures : INNER, LEFT, RIGHT, FULL.
Fonctions d’agrégation et sous-requêtes.
Création et mise à jour des tables.
Exportation vers Excel ou Power BI.
Exercices pratiques sur datasets réels.
Data Warehousing MSBI
Ce module aborde la conception et l’alimentation d’un entrepôt de données avec la suite Microsoft BI. Il permet de structurer des systèmes décisionnels efficaces et fiables pour le reporting et l’analyse.
🎯 Objectifs pédagogiques
Comprendre les principes du Data Warehousing.
Maîtriser les outils MSBI (SSIS, SSAS, SSRS).
Concevoir un modèle multidimensionnel (cube OLAP).
Intégrer et transformer les données via ETL.
Automatiser les flux d’alimentation et de reporting.
📘 Contenu indicatif
Architecture du Data Warehouse.
Outils de la suite MSBI.
Extraction, transformation et chargement (ETL).
Modélisation dimensionnelle (étoile, flocon).
Création de cubes OLAP.
Reporting et indicateurs décisionnels.
Maintenance et optimisation des processus.
Phthon - les bases
Une initiation au langage Python pour comprendre sa syntaxe, ses structures et sa logique de programmation. Ce module fournit les fondations indispensables à toute analyse de données automatisée.
🎯 Objectifs pédagogiques
Découvrir la logique et la syntaxe du langage Python.
Maîtriser les structures de base (variables, listes, boucles, fonctions).
Comprendre les notions d’importation et de manipulation de fichiers.
Gérer les erreurs et déboguer les scripts.
Se préparer à l’analyse de données avec Python.
📘 Contenu indicatif
Installation et configuration de Python & Jupyter Notebook.
Structures de données : listes, tuples, dictionnaires.
Boucles, conditions et fonctions.
Manipulation de fichiers (CSV, Excel).
Introduction aux bibliothèques Numpy et Pandas.
Notions d’algorithmie et de logique conditionnelle.
Mini-projets pratiques.
Python for data analysis
Ce module approfondit l’usage de Python pour manipuler, explorer et visualiser les données. Il met l’accent sur les bibliothèques Pandas, Matplotlib et Seaborn, incontournables pour tout Data Analyst.
🎯 Objectifs pédagogiques
Charger, transformer et nettoyer des datasets avec Pandas.
Explorer les données et identifier des tendances.
Réaliser des visualisations avancées et interactives.
Automatiser les calculs et les analyses.
Interpréter les résultats et produire des rapports.
📘 Contenu indicatif
Rappel des bases Python.
Manipulation de DataFrames avec Pandas.
Nettoyage, fusion et agrégation de données.
Visualisation : Matplotlib, Seaborn, Plotly.
Analyse exploratoire (EDA).
Mesures statistiques et indicateurs.
Études de cas réelles (finance, marketing, RH).
Excel for Data analysis
Ce module revisite Excel sous un angle analytique. Les participants apprennent à traiter de grands volumes de données, créer des tableaux de bord et automatiser des calculs grâce à Power Query et Power Pivot.
🎯 Objectifs pédagogiques
Exploiter les fonctions avancées d’Excel pour l’analyse.
Nettoyer et transformer les données avec Power Query.
Construire des tableaux croisés dynamiques efficaces.
Automatiser les analyses avec Power Pivot.
Visualiser les indicateurs clés avec des graphiques pertinents.
📘 Contenu indicatif
Fonctions statistiques et logiques avancées.
Tableaux croisés dynamiques et segmentations.
Nettoyage et transformation avec Power Query.
Modélisation et mesures DAX de base.
Tableaux de bord interactifs.
Intégration avec Power BI.
Cas pratiques de reporting.
BI Tools - Power BI
Ce module enseigne la conception de tableaux de bord dynamiques avec Power BI. Il permet de transformer les données en visualisations interactives au service du pilotage stratégique.
🎯 Objectifs pédagogiques
Comprendre la logique et les composants de Power BI.
Connecter et modéliser des sources de données multiples.
Créer des indicateurs (KPI) à l’aide du langage DAX.
Concevoir des visualisations percutantes.
Publier et partager les rapports dans l’organisation.
📘 Contenu indicatif
Introduction à Power BI Desktop et Service.
Importation et transformation de données.
Modélisation relationnelle et création de mesures.
Tableaux de bord et storytelling visuel.
KPI, filtres, hiérarchies et cartes.
Publication et actualisation des datasets.
Étude de cas pratique.
BI Tools - Tableau desktop
Ce module forme les participants à l’utilisation de Tableau Software, un outil puissant de data visualisation et d’analyse interactive, utilisé par les grandes entreprises pour le pilotage de la performance.
🎯 Objectifs pédagogiques
Découvrir l’environnement et les principes de Tableau.
Créer des visualisations et dashboards interactifs.
Connecter et combiner plusieurs sources de données.
Maîtriser les calculs et champs dynamiques.
Concevoir un storytelling visuel impactant.
📘 Contenu indicatif
Interface et logique de Tableau Desktop.
Connexion à des bases SQL et fichiers Excel.
Création de graphiques et cartes dynamiques.
Filtres, paramètres et actions interactives.
Calculs, agrégations et hiérarchies.
Tableaux de bord et présentation des insights.
Étude de cas : visualisation de données commerciales.
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Questions fréquentes
Aucun prérequis strict n’est demandé, mais une connaissance de base du fonctionnement d’un projet est un atout.
La certification Data Analyst s’adresse aux professionnels souhaitant développer leurs compétences en analyse de données : analystes, responsables marketing, financiers, contrôleurs de gestion ou toute personne amenée à exploiter des données pour la prise de décision.
Cette certification vise à vous apprendre à collecter, nettoyer, visualiser et interpréter les données pour en tirer des insights exploitables. Vous maîtriserez les outils essentiels de l’analyse de données tels qu’Excel, Power BI ou Python selon le programme HRMCO.
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