Objectifs
- connaître et comprendre les concepts de base des modèles de données et leurs différents types, notamment au niveau des structures de données et des formats de fichiers ;
- décrire les méthodes d’acquisition de données, les causes possibles d’un filtrage et d’un profilage de données ;
- connaître et comprendre les différentes techniques de manipulation de données (langage et outils) ;
- mettre en œuvre plusieurs techniques d’analyse statistique adaptées au contexte ;
- décrire les types d’analyse et les méthodes d’analyse des données qui peuvent être utilisées ;
- interpréter des exigences métier afin de créer une visualisation de données adaptée par le biais d’un rapport ou d’un tableau de bord avec les éléments de structure requis ;
- décrire succinctement les principaux concepts de gouvernance des données ;
- mettre en place les bonnes pratiques de contrôle de la qualité des données ;
- passer l’examen DA0-001 CompTia Data+ et décrocher la certification.
Prérequis
- avoir une expérience professionnelle de 18 mois minimum sur un poste d’analyste commercial ou d’analyste de données ;
- avoir une expérience pratique dans l’utilisation des outils d’analyse et de gestion des bases de données, ainsi que des notions en termes de données statistiques et de visualisation ;
- savoir lire et comprendre l’anglais, le japonais ou le thaï pour le passage de l’examen DA0-001.
Programme
Cours 1 : les concepts et l’environnement commun de données (CDE)
- Identification des concepts de base des modèles de données.
- Compréhension des divers schémas de données.
- Compréhension des types de données et de leurs spécificités.
- Comparaison des différentes structures de données, des formats utilisés et des divers langages de balisage.
Cours 2 : l’extraction de données
- Explication des différentes techniques d’intégration et d’extraction de données.
- Identification des motifs habituels justifiant un filtrage et un profilage de données.
Cours 3 : l’analyse de données
- Explication sur les techniques de manipulation et d’optimisation des données utilisées en général.
- Application des méthodes d’analyse statistique descriptives.
Explication sur les méthodes d’analyse les plus courantes et leurs utilités.
Cours 4 : la visualisation des données
- Explication sur les concepts de visualisation de données.
- Utilisation des types de visualisation de données en fonction du contexte.
Cours 5 : la gouvernance, la qualité et le contrôle des données
- Formulation des exigences commerciales d’une entreprise sous forme de rapport.
- Conception des éléments de rapports et du tableau de bord.
- identification des modèles de rapport.
- Argumentation sur l’importance de la gouvernance de données.
- Application du contrôle de la qualité des données.
- Explication des différents concepts liés à la gestion des données de base.
