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Titre RNCP 100% CPF

Formation Data Analyst (sans pré-requis) - 8 mois

ADA SCHOOL

8 800 €à partir de
Durée variabledurée
1session active
Parislieu

Objectifs de la formation

À l'issue de cette formation, le participant sera capable de :
- Installer, configurer et faire évoluer un environnement de travail adapté à un projet de traitement et d'analyse de données ;
- Contribuer à un projet informatique en équipe en utilisant des outils collaboratifs, un workflow Git structuré et des pratiques de suivi de projet ;
- Analyser un besoin métier et le transformer en question d'analyse exploitable ;
Identifier, collecter, nettoyer, croiser et structurer des données issues de différentes sources ;
- Concevoir un pipeline simple de collecte et de transformation de données cohérent avec les objectifs du projet ;
- Modéliser des données, manipuler une base relationnelle et produire des requêtes SQL répondant à un besoin défini ;
- Définir des indicateurs pertinents, réaliser des analyses descriptives et mettre en évidence des tendances, écarts ou relations utiles ;
- Produire des visualisations lisibles et construire un tableau de bord permettant l'exploration et le suivi d'indicateurs ;
- Documenter la provenance des données, les transformations réalisées, les limites de l'analyse et les recommandations formulées ;
- Utiliser l'intelligence artificielle comme outil d'appui à l'analyse, à la documentation, à la structuration de requêtes ou de notebooks et à la critique des résultats, sans déléguer la compréhension ni le raisonnement analytique
La formation prépare au bloc de compétences "Concevoir et développer une application sécurisée organisée en couches" (BC02) du Titre Professionnel Concepteur Développeur d'Applications (RNCP 37873 — niveau 6).

Programme

La formation est organisée en 16 modules progressifs pour un total de 800 heures sur 32 semaines, en temps plein (présentiel ou téléprésentiel). Elle se déroule en deux phases de 400 heures chacune.
Phase 1 : Fondamentaux du développement web (400h)
* Module 1 - Environnement de travail, terminal, Git et culture tech (25h) : installation des outils, ligne de commande, versioning, introduction à l'IA générative.
* Module 2 - HTML, CSS, intégration web et accessibilité (25h) : interfaces statiques, responsive design, accessibilité numérique.
* Module 3 - Algorithmique et JavaScript fondamental (75h) : variables, fonctions, boucles, objets, JSON, débogage.
* Module 4 - DOM, événements, tests et projet front-end (75h) : interfaces dynamiques, tests unitaires, projet collaboratif avec Git.
* Module 5 - APIs, asynchrone et manipulation de données (75h) : fetch, async/await, consommation d'APIs, déploiement simple.
* Module 6 - Bases de données relationnelles et modélisation (50h) : SQL, modélisation relationnelle, jointures.
* Module 7 - Back-end Node.js / Express et API REST (50h) : routes, endpoints CRUD, connexion à une base de données.
* Module 8 - Projet intégrateur front-end / back-end / BDD (25h) : projet complet, documentation et soutenance orale.
Phase 2 : Spécialisation Data Analyse (400h)
* Module 9 - Onboarding et diagnostic de positionnement (25h) : prise en main de l'environnement data, repères communs et compréhension des livrables analytiques attendus.
* Module 10 - Analyse du besoin métier et formulation d'une problématique (50h) : analyse de brief, hypothèses, premiers indicateurs et identification des sources de données pertinentes.
* Module 11 - Collecte, structuration et qualité des données (50h) : croisement de sources, nettoyage, transformations, traçabilité et organisation d'un notebook.
* Module 12 - Modélisation relationnelle, SQL et pipeline de données (50h) : MCD, requêtes SQL, structuration des flux de données et pipeline de traitement.
* Module 13 - Analyse descriptive et premiers insights (75h) : exploration de données, tendances, écarts, relations entre variables et interprétation progressive.
* Module 14 - Indicateurs, visualisations et restitution lisible (50h) : définition d'indicateurs, visualisations commentées et articulation analyse / décision pour un public non technique.
* Module 15 - Tableau de bord, documentation et recommandations (50h) : construction d'un dashboard, interprétation des résultats, limites de l'analyse et formulation de recommandations.
* Module 16 - Projet intégrateur Data et soutenance (50h dont un bootcamp intensif d'une semaine) : projet complet (dataset, analyses, dashboard, recommandations) et soutenance en conditions professionnelles.

Résultats attendus

À l'issue de la formation, le participant est en mesure de :
- Analyser un besoin métier et formuler une problématique d'analyse : traduire une demande en hypothèses, identifier les données nécessaires et cadrer une démarche analytique rigoureuse.
- Collecter, nettoyer et structurer des données : croiser des sources hétérogènes, appliquer des transformations documentées et produire un dataset cohérent et exploitable.
- Modéliser une base de données et l'interroger en SQL : concevoir un schéma relationnel, écrire des requêtes pertinentes et structurer un pipeline de traitement des données.
- Réaliser des analyses descriptives et produire des insights : explorer les données, identifier des tendances, des écarts et des relations entre variables, et argumenter un raisonnement analytique.
- Construire des visualisations et un tableau de bord : choisir des indicateurs adaptés, produire des visuels lisibles pour un public non technique et structurer un dashboard d'exploration et de suivi.
- Documenter et restituer une analyse : expliciter la démarche, les limites et les recommandations dans un format professionnel compréhensible par des décideurs.
- Utiliser l'IA générative avec discernement : s'appuyer sur ces outils pour analyser, structurer et documenter, sans déléguer la compréhension ni le raisonnement analytique.
- Collaborer dans une équipe data : workflow Git, suivi de projet, communication technique et posture professionnelle.
- Se présenter à la certification : disposer des compétences nécessaires pour solliciter le passage du bloc BC02 du Titre Professionnel Concepteur Développeur d'Applications (RNCP 37873 — niveau 6).

Les points forts

- Aucun pré-requis technique ni de diplôme (formation accessible)
- Un parcours complet, progressif et professionnalisant
- Intégration de l'IA comme outil de travail raisonné
- Pédagogique active et ancrée dans le réel

La certification

TP Concepteur développeur d'applications

RNCP 37873 RS -1 CertifInfo 114919

Organisme & lieu

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