Bootcamp Data Analyst

Devenez Data analyst en 3 mois

Transformez vos compétences avec un programme intensif et pratique, conçu pour maîtriser les outils essentiels de l’analyse de données.

Pourquoi choisir notre Bootcamp ?

Formation immersive
Projets concrets et études de cas réels
Compétences clés
Power BI, Python, SQL, Talend
Encadrement d’experts
Formateurs expérimentés et pédagogues

Flexibilité
Cours en soirée pour s’adapter à votre emploi du temps
Certification
Préparez-vous aux certifications reconnues (MS PL-300)

Objectifs pédagogiques

À la fin du Bootcamp, vous serez capable de

Maîtriser les outils clés pour analyser et visualiser des données
Créer des tableaux de bord et rapports interactifs
Intégrer et manipuler des données complexes avec Talend
Automatiser vos analyses avec Python
Appliquer les meilleures pratiques en BI

Public concerné

Les profils éligibles à cette formation :

Professionnels en reconversion
Débutants ou confirmés en Data Analyst
Chefs de projet, ingénieurs BI, data manager
Etudiants, alternants

Méthodes pédagogiques

Cours interactifs
Théorie et exercices pratiques intégrés
Ateliers pratiques
Études de cas et projets
Accompagnement
Suivi individuel pour assurer votre progression

Pré-requis

Aucun pré-requis n’est nécessaire, bien que des connaissances de base en Excel et bases de données puissent être un plus

Programme de la formation

Module 1 : Introduction à l'informatique décisionnelle

Objectifs pédagogiques:

Définir le concept d'informatique décisionnelle (Business Intelligence).
Comprendre le rôle stratégique de la BI dans la prise de décision des organisations.
Identifier les différences entre systèmes opérationnels et décisionnels.
Découvrir les étapes de conception et de modélisation d’un entrepôt de données (modèles en étoile et en flocon).
Explorer les outils principaux de la BI, tels que Power BI, Tableau et SQL.

Programme détaillé:

1. Introduction à la Business Intelligence
Historique, concepts et cas d’utilisation.
2. Différences opérationnel/décisionnel
Exemples pratiques.
3. Modélisation décisionnelle
Modèle en étoile et en flocon, avantages et limites.
4. Exploration des outils BI
Rôles et fonctionnalités clés.

Cas pratique:

Réalisation d’un modèle décisionnel complet en étoile et en flocon pour une problématique métier.

Module 2 : Les fondamentaux du langage SQL

Objectifs pédagogiques:

Programme détaillé:

1. Introduction au SQL
Concepts fondamentaux et rôle dans la BI.
2. Définition des données (LDD) :
Création et gestion des tables.
3. Manipulation des données (LMD)
Requêtes, insertion, mise à jour et suppression des données.
4. Sécurité des données (DCL)
Gestion des privilèges et droits d’accès.
5. Contrôle des transactions (TCL)
Sauvegarde, restauration et gestion de l’intégrité des données.

Cas pratique:

Création et manipulation de bases PostgreSQL pour répondre à des cas d’usage métier.

Module 3 : Talend Data Integration

Objectifs pédagogiques:

Programme détaillé:

1. Introduction à Talend
Présentation de l’interface et des concepts clés.
2. Création de flux ETL
Extraction, transformation et intégration des données.
3. Gestion des métadonnées
Automatisation des processus d'intégration.
4. Déploiement
Génération d’exécutables et conteneurs Docker.
5. Gestion des erreurs et optimisation
Techniques avancées de contrôle.

Mini-projet:

Création d’une table maître “Sales” intégrant des données provenant de diverses sources.

Module 4 : Power BI Desktop et Power BI Service

Objectifs pédagogiques:

Programme détaillé:

1. Power BI Desktop

2. Power BI Service

1. Connexion aux sources de données et transformation.
2. Modélisation (modèle en étoile et flocon).
3. Calculs avancés avec DAX.
4. Conception et création de visuels interactifs

1. Publication de rapports et collaboration.
2. Utilisation des espaces de travail et des tableaux de bord.
3. Automatisation des flux avec les Dataflows.

Cas pratique:

Création d’un tableau de bord complet pour visualiser et analyser les ventes d’une entreprise.

Module 5 : Fondamentaux de Python pour l'analyse de données

Objectifs pédagogiques:

Programme détaillé:

1. Introduction à Python
Concepts fondamentaux et rôle dans la BI.
2. Manipulation des données avec Pandas
Importation, nettoyage et transformation des données.
3. Visualisation des données
Création de graphiques avec Matplotlib et Seaborn.

Cas pratique:

Analyse complète d’un jeu de données avec Python pour identifier des tendances et insights.

Module 6 : Tableau Desktop

Objectifs pédagogiques:

Programme détaillé:

1. Introduction à Tableau Desktop
Interface utilisateur et connexion aux sources.
2. Création de visualisations :
Graphiques, tableaux et filtres interactifs.
3. Calculs analytiques :
Création de formules et paramètres personnalisés.
4. Construction de tableaux de bord :
Meilleures pratiques pour des rapports efficaces.

Cas pratique:

Conception d’un tableau de bord interactif pour la visualisation des performances d’une entreprise.

Points forts de la formation

Approche pratique
Études de cas réels et projets concrets pour chaque module.
Encadrement personnalisé
Accompagnement tout au long de la formation.
Compétences clés
Formation alignée avec les besoins actuels du marché de la data.

Nos formateurs

Njinkeu Yannick

Data Engineer

Fort d'une expérience variée en data, j'ai une expertise reconnue par des certifications Microsoft et Talend. J'ai formé plus de 100 personnes, de professionnels à étudiants, via des sessions spécialisées.

TIYA DJOWE Antoine

IT Data Leader

Détenteur d'un Master en big data, il sert d'interface IT pour la data dans son entreprise, facilitant la communication entre utilisateurs clés et développeurs sur les projets data, en utilisant SSIS, Power BI et Snowflake.

NGUETSOP Lyonel Brice

Lead Software Engineer

Lead technique fullstack pour le web et mobile, il a œuvré sur des SI pour le SAMU, Air-France, ProBTP en agile, maîtrisant JS, Angular, Ionic, Java Spring Boot, NodeJs, CMS (Strapi, WordPress, Jahia), MySQL, MongoDB.

MOJUYE TOUKAM Vianey

Lead Software Engineer