Pour évoluer au sein d’organisations axées sur les données, il est indispensable de bien comprendre qui s’occupe de quoi. Cette formation définit précisément les limites de chaque fonction, les responsabilités quotidiennes et les outils clés des métiers CORE du domaine des données :

Ingénieur de données : conçoit des pipelines de données et met en place des référentiels de données tels que des entrepôts et des lacs de données.

Analyste de données : examine les ensembles de données pour identifier des tendances, créer des tableaux de bord et répondre à des questions métier spécifiques.

Data Scientist : utilise des analyses statistiques avancées, des algorithmes d’apprentissage automatique et la modélisation prédictive.

Analyste métier / Analyste BI : traduit les enseignements tirés des données en stratégie d’entreprise, faisant le lien entre les indicateurs techniques et la prise de décision au niveau de la direction.

Avant de pouvoir analyser des données, vous devez comprendre où elles se trouvent et comment elles sont structurées. Vous découvrirez un large éventail de formats de fichiers (tels que CSV, JSON et XML) et apprendrez comment le processus d'extraction, de transformation et de chargement (ETL) transfère les informations entre différents modèles d'architecture :

Bases de données : optimisées pour la capture en temps réel des enregistrements de transactions quotidiennes (OLTP).

Entrepôts de données : référentiels centralisés et structurés, conçus pour l’analyse historique des données d’entreprise.

Data Marts : sous-ensembles plus petits et spécialisés d’un entrepôt de données, adaptés à un service spécifique (par exemple, le marketing ou la finance).

Lacs de données : référentiels de stockage massifs capables de contenir des données brutes, non structurées ou semi-structurées à grande échelle.

Ce programme vous guide tout au long du cycle de vie complet des données, en mettant en place un processus reproductible pour la résolution des problèmes liés aux données. Vous apprendrez les mécanismes de collecte de données à partir de sources disparates, puis le traitement et le nettoyage des données afin d’éliminer les doublons, de gérer les variables manquantes et de préparer les ensembles de données à l’analyse. Vous explorerez ensuite les techniques d’exploration de données et d’analyse statistique pour mettre en évidence des corrélations et des tendances, avant d’utiliser enfin l’analyse visuelle et les tableaux de bord pour présenter aux parties prenantes un récit convaincant, fondé sur les données.