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Formation : Devenir Data Analyst


ESPILON vous propose une formation concrète basée sur R pour acquérir des connaissances techniques et méthodologiques en Data Analyse afin de répondre par études à des problématiques métiers opérationnelles.

La transformation digitale et data des entreprises engendrent des besoins accrus de spécialistes "data analyst". Ce métier consiste à répondre par l'analyse des données à des questionnements et problématiques des différentes lignes de métier. Le langage R open source est un outil privilégié et accessible qui permet à l'analyste d'accéder à un grand nombre de techniques data : collecte, transformation, statistique, visualisation et modélisation.

datadockNous sommes fiers d'être centre de formation Datadock, pour diffuser en continu le meilleur de la Data et de la Technologie auprès des professionnels de la Data Science, de la Dataviz et de l'Activation Marketing Adtech et Martech. 
Enregistré sous le numéro 11754361075. Cet enregistrement ne vaut pas agrément de l'Etat.

OBJECTIFS DE LA FORMATION ET COMPÉTENCES VISÉES


L’objectif de la formation est de :

  • Connaître les étapes de réalisation d’une étude : préparation des données, exploration, modélisation, restitutions
  • Apprendre à utiliser R pour analyser des données
  • Savoir utiliser R pour faire de l'analyse prédictive

PUBLIC CONCERNÉ

  • Data Scientist / Data Miner / Data Analyst
  • Profil Data / BI / Big Data
  • Utilisateur de bases de données sachant coder

PRÉREQUIS

  • Connaissances de base en statistiques et mathématiques
  • Bases en Python ou à l'aise avec d'autres langages type MatLab/R/C

MÉTHODES PÉDAGOGIQUES

  • Alternance des modalités pédagogiques : exposé, démonstration pratique, échanges collectifs, exercices pratiques et remise du support de formation.
  • Questionnaire d’évaluation administré à l’issue de la formation.

MODULE 1 : INTRODUCTION


  • Le métier de data analyst
  • Le langage R : interface, syntaxes, librairies, standards data (dplyr, ggplot2)
  • Data management, qualité des données et construction de la table d'étude
  • Statistiques descriptive, univariée, bivariée et représentations graphiques associées
  • TP data : importer et croiser des données, créer indicateurs, études de relations et de corrélations

 

MODULE 2 : ANALYSE PRÉDICTIVE


  • Régression linéaire, logistique, arbre de décision
  • Étapes de construction d'un modèle prédictif
  • TP création d'un modèle de score de la conception à l'évaluation
  • Analyse factorielle, clustering
  • TP création d'un modèle de segmentation
  • Durée
    3 jours / 21h
    9h - 17h30

  • Dates des sessions :
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  • PRIX
    1 900 €HT
    (2 280 €TTC)

Votre formateur



Cyrielle
Experte Data Science

10 ans d’expérience dans le traitement, l’analyse et la science des données auprès de directions Marketing et Digitales.
Elle dispose d’une expertise à la fois technique et fonctionnelle.

Adresse

Lieu de la formation :

55 quai de Grenelle 75015 PARIS

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