Certification professionnelle Data analyst option Statistiques
Certification professionnelle Data analyst option Statistiques
Ses principales missions :
- Agréger des données de toute nature,
- Les analyser et en extraire des informations, des tendances, des indicateurs.
- Restituer, présenter à l'aide de Data-visualisation et de tableaux de bord, les conclusions de ces analyses.
C'est un professionnel qui doit avoir une compréhension fine des activités de l'entreprise.
- Obtenir le diplôme
- Acquérir les compétences nécessaires à l’exercice du métier visé
- S’insérer dans un emploi durable
Objectifs opérationnels
- Structurer et gérer une base de données
- Identifier, collecter, analyser et pré-traiter les données
- Visualiser des données et interpréter des résultats
- Piloter un projet data en respectant la réglementation
- Réaliser des tests statistiques
- Concevoir des modèles d’apprentissage supervisé et non supervisé
- Niveau 5 validé ou non.
- Bon niveau de connaissances générales (expression orale & écrite, mathématiques, raisonnement logique).
- Forte motivation, aptitude à la communication, au travail d'équipe, dynamisme et disponibilité
- Préalablement aux entretiens de sélection, avoir effectué les activités en ligne (bases de données et traitement de données)
La formation intègre la préparation et l'exploitation de données via des services d'intelligence artificielle (IA) sur un premier niveau d'utilisation des modèles.
La certification d’OpenClassrooms vise une cible professionnelle à savoir Data Analyst.
Le Data Analyst est utilisé dans de nombreux domaines, notamment la finance, le marketing, et la logistique.
Ce parcours permet de poursuivre sur une alternance "Développeur(se) en Intelligence Artificielle (IA)":
Développeur(se) en Intelligence Artificielle (IA)
Le ou la titulaire est amené(e) à travailler dans tous secteurs d’activités : les organisations les plus pourvoyeuses en matière d’emploi ont généralement pour activité : la banque / finance, l'assurance, les sociétés de technologie et d'ingénierie, les ESN, les sociétés de télécommunications, la logistique et la vente au détail, le commerce, le marketing.
Type d'emplois accessibles :
- Data analyst
- Analyste Big data
- Analyste décisionnel
- Analyst dataminer
- Analyste statistique (statisticien)
En savoir +
Cette formation vise un accès direct en emploi ou une poursuite de formation en alternance sur le Titre RNCP 37827 Développeur en Intelligence Artificielle.
Des formations complémentaires sont accessibles sur des niveaux équivalents ou supérieurs, avec ou sans procédure de validation des acquis
- Titre Professionnel Concepteur développeur d'applications
- Master Big Data Management and Analytics
- Master of Science : Data Business Marketing
En savoir +
Le contenu du programme ci-dessous répond aux objectifs opérationnels évalués dans le cadre de la préparation du diplôme, conformément au référentiel en cours de validité.
- Structurer et gérer une base de données
- Créer une base de données avec tables et relations
- Alimenter une base de données via des requêtes, définir les accès dans le respect du RGDP
- Appliquer une stratégie pour extraire les données afin de répondre à une problématique métier.
- Identifier, collecter et analyser les données
- Identifier et collecter les données afin de les préparer pour analyse.
- Extraire, agréger et nettoyer les données. Définir les règles de nettoyage pour les structurer.
- Préparer et vérifier des données structurées pour créer des jeux de données exploitable. Utiliser des séries temporelles
- Effectuer des analyses univariées / multivariées. Détecter les incohérences.
- Visualiser des données et interpréter des résultats
- Proposer une solution de visualisation afin de représenter un phénomène statistique.
- Concevoir des graphiques en prenant en compte les règles d’accessibilité.
- Créer un tableau de bord, un reporting en analysant les différents graphiques afin de faciliter ou d’orienter les décisions stratégiques.
- Présenter les résultats d’analyse à un public cible.
- Piloter un projet data en respectant la réglementation
- Effectuer une veille métier et technologique.
- Expérimenter de nouvelles méthodes d’analyse ou de solutions techniques.
- Identifier le besoin métier et les contraintes. Définir les spécifications fonctionnelles. Formaliser le cahier des charges. Expliciter les objectifs et enjeux.
- Organiser un projet d’analyse data grâce à des outils de gestion de projet et de planification.
- Organiser des ateliers et former les utilisateurs.
- Gérer la documentation, capitaliser et formaliser les processus.
- Réaliser des tests statistiques et concevoir des modèles d’apprentissage
- Réaliser des analyses multivariées. Comprendre la corrélation entre les variables.
- Réaliser des tests statistiques sur des données massives afin de tester et valider des hypothèses.
- Entraîner un modèle d’apprentissage supervisé et/ ou non supervisé.
- Exploiter un modèle d’apprentissage pour explorer les données.
Modalités d'évaluation
- Projets individuels et Mises en situation professionnelle
- Soutenances.
- Le jury est composé du responsable pédagogique de la filière Data et deux représentants du monde professionnel extérieurs à l’organisme.
Certification
- Certification professionnelle Data Analyst d'OpenClassrooms, inscrit au RNCP
- Possibilité de valider un ou des blocs de compétences
- Une attestation de fin de formation et ou une attestation d'acquis pourra être fournie selon les conditions contractuelles.
Pour afficher les dates, lieux et modalité de financement, merci de choisir votre département :
6 Avenue de Sévigné 37200 Tours
contact :
TAFFET
Pascale
06 31 67 14 17
pascale.taffet@ac-orleans-tours.fr
- Admission sur dossier
- Admission après entretien
- Admission après test
Les délais d'accès à la formation varient selon les places disponibles. Pour connaître les modalités de recrutement, contactez-nous !
4 semaines de stage en entreprise
- Formation intensive de 8 mois
- Modalité mixte : présentiel / distanciel (50 %)
- Apports théoriques
- Pédagogie active et travaux en sous-groupes
- Présentations, recherches documentaires et restitutions collectives
- Projets tutorés en formation à distance
- Evaluation des travaux de groupe et évaluation et restitution individuelles
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- Autre : Financement privé
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Financement Région Centre-Val de Loire
Taux de réussite
Nouvelle formation 2025
Taux de satisfaction
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Taux d'insertion
Nouvelle formation 2025Sources et méthodes de calcul
Les taux indiqués sont la moyenne des résultats de l’année N-1, sur l’ensemble de la région Centre-Val-de-Loire.
Faute de données suffisantes, la mention "Moyenne du domaine de formation" de l'année N-1 est affichée.
La mention « nouvelle formation » indique que la formation est dispensée pour la première année.
