Parcours – Data Analyst – OpenClassrooms

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Data

Data Analyst

Découvrez pas à pas le monde de la Data Science : préparez, analysez et
modélisez des données.

Durée de la
formation :
605 heures

Emploi
garanti**

Durée de la
formation en
alternance :
24 mois

Temps d’études
conseillé à temps
plein :
12 mois

Diplôme niveau
6 (Bac+3/4)

**Conditions disponibles sur la page https://openclassrooms.com/fr/job-guarantee

Ce parcours de formation est réalisé en partenariat avec l’ENSAE-ENSAI

Qu’est-ce qu’un Data Analyst ?

Le rôle du Data Analyst est de mieux comprendre les données afin d’en tirer des
informations de grande valeur pour l’entreprise. Il est responsable de la chaîne de
collecte et de traitement de données, et se porte garant de leur intégrité.

Une fois l’analyse des données effectuée, le Data Analyst produit des rapports destinés
aux différents services de l’entreprise. Il est capable de présenter ses conclusions de
manière claire pour faciliter la prise de décision.

Les missions du Data Analyst sont des plus variées :

Agréger des données : les normaliser tout en conservant leur intégrité.
Interpréter des données : identifier des tendances et sensibiliser les destinataires
à l’utilisation pertinente des données.
Aider à la prise de décision, en vue d’améliorer la stratégie de l’entreprise.
Présenter ses résultats : résumer les conclusions importantes à l’aide de
graphiques sous forme de dashboard ou de rapport écrit.
Collaborer avec les administrateurs et gestionnaires de la base de données : pour
suggérer des améliorations dans la collecte et la gestion des données.
Corriger les éventuels problèmes dans la chaîne de traitement, gérer les aspects
liés à la sécurité, et effectuer une veille des technologies disponibles.

Data Analyst

2

Prérequis

Niveau recommandé : Terminale S.
Niveau de français B1-B2 (utilisateur indépendant).
Accès à un ordinateur (PC ou Mac), muni d’un microphone, une webcam et une
bonne connexion internet (3.2 Mbps en envoi et 1.8 Mbps en réception de
données). Pour tester la qualité de votre connexion, cliquez sur ce lien.

Prérequis techniques

Notions de probabilités et de statistiques.
Quelques notions d’algèbre linéaire (manipulation de vecteurs, multiplication de
matrices).

Complétez notre test de positionnement pour évaluer votre niveau. Notez que ce quiz
ne constitue pas une validation.

Vous avez encore un doute sur votre niveau ? Remplissez ce formulaire et nous vous
dirons si vous pouvez entrer dans cette formation.

Ce que vous saurez faire

Interroger des bases de données afin de récupérer les données pertinentes
Maîtriser les concepts mathématiques clés permettant l’analyse de données
Explorer des données, tester des hypothèses statistiques et modéliser des
phénomènes
Rédiger un rapport impactant permettant de présenter votre analyse
Créer un dashboard sur un navigateur web et y afficher les graphiques et
indicateurs pertinents
Analyser des données variant au cours du temps : les séries temporelles

Quels métiers pourrez-vous exercer ?

Le métier de Data Analyst est plébiscité par de nombreuses entreprises, start-up
comme grands groupes. En effet, la capacité à interpréter les données est devenue un
enjeu crucial pour ces entreprises. Les sources de données sont importantes et variées.
Savoir les récolter, les analyser et en tirer des conclusions pertinentes est un atout
stratégique incontournable !

Le Data Analyst, en acquérant des notions d’ingénierie informatique et d’algèbre
linéaire, peut évoluer vers le métier de Data Scientist.

Data Analyst

3

Rémunération

En suivant la formation data analyst, vous pourrez prétendre aux rémunérations
suivantes* (ces salaires peuvent varier selon les régions) :

Débutant : 29 000 € à 38 000 € annuels
Expérimenté : 38 000 € à 62 000 € annuels

(*source : PayScale)

Ces profils sont très recherchés, majoritairement en CDI. En freelance, les Data Analysts
facturent jusqu’à 500 € par jour de travail.

Data Analyst

4

Projet 1 – 10 heures

Démarrez votre formation de
Data Analyst

Vous embarquez pour un grand parcours d’apprentissage. Préparez-vous avec
ce premier projet de démarrage.

Compétences cibles

Personnaliser un programme de formation
Créer et mettre à jour votre CV
Gérer un projet d’étude et de carrière

Cours associés

Apprenez à apprendre

Facile

6 heures

Être capable d’apprendre vite et bien est une compétence clé
qui vous ouvrira les portes de n’importe quel domaine, tout au
long de votre vie. Suivez ce cours pour améliorer votre capacité
d’apprentissage !

Comprendre le Web

Facile

6 heures

Le monde du Web vous intéresse, mais vous n’y connaissez
rien ? Vous décrochez quand vous entendez du vocabulaire
geek ? Imprégnez-vous de la culture du Web avec ce cours !

Data Analyst

5

Projet 2 – 15 heures

24h dans la peau d’un Data
Analyst

Une grosse journée vous attend ! C’est le jour de votre reporting mensuel
auprès de la direction. Quels chiffres allez-vous montrer ? Quels graphiques
allez-vous inclure dans votre présentation ?

Compétences cibles

Interpréter et donner un regard critique sur des données graphiques
Appréhender le métier de Data Analyst

Cours associés

Analysez des données marketing

Moyenne

4 heures

Apprenez à analyser vos données et à les mettre en forme
pour pouvoir les utiliser de façon stratégique et convaincante.

Data Analyst

6

Projet 3 – 100 heures

Réalisez une étude de santé
publique

Vous êtes chargé de réaliser une étude sur la malnutrition. Pour orienter de
futures recherches, vous devrez identifier les pratiques de consommation et de
production à optimiser.

Compétences cibles

Utiliser les librairies spécialisées pour la Data Science
Récupérer des données à partir d’une source identifiée
Effectuer des requêtes complexes en SQL
Maîtriser les bases de R ou Python
Utiliser une documentation technique
Appliquer l’algèbre relationnelle en R ou Python

Cours associés

Initiez-vous à l’algèbre relationnelle avec le
langage SQL

Moyenne

20 heures

Dans ce cours, vous apprendrez à manipuler des relations à
l’aide des opérateurs de l’algèbre relationnelle. Et vous
appliquerez ces concepts en SQL, un langage essentiel
d’interrogation de bases de données.

Initiez-vous à Python pour l’analyse de données

Facile

12 heures

Dans ce cours, vous apprendrez un langage de programmation indispensable pour
l’analyse de données : Python. Nous aborderons ensemble les notions fondamentales
de la programmation Python, à l’aide d’exemples simples et d’exercices pratiques.

Data Analyst

7

Découvrez les librairies Python pour la Data
Science

Moyenne

10 heures

Python s’est imposé comme le langage incontournable pour la
Data Science et le Machine Learning, avec de nombreuses
librairies spécialisées. Découvrez les notebooks Jupyter et les
librairies incontournables que sont Numpy, Matplotlib et
Pandas.

Initiez-vous au langage R pour analyser vos
données

Facile

12 heures

Découvrez les bases de R, un langage de programmation
puissant pour analyser vos données. Apprenez à manipuler des
data, à les interroger et à les visualiser facilement.

Data Analyst

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