Informations pratiques

• Durée : 50h
• Niveau : Intermédiaire
• Modalité : Visio

Objectifs pédagogiques

• Maîtriser SQL pour l'extraction et l'analyse de données
• Créer des visualisations impactantes
• Analyser et interpréter des données métier
• Utiliser Excel et Python pour l'analyse
• Communiquer efficacement les insights data

Programme de la formation

1. SQL et Bases de Données (15h)
   • SQL avancé : sous-requêtes corrélées, window functions (ROW_NUMBER, RANK, LAG/LEAD) et CTEs récursives
   • Requêtes complexes : CASE WHEN, COALESCE, UNION/INTERSECT et requêtes multi-tables imbriquées
   • Jointures : INNER, LEFT, RIGHT, FULL OUTER, CROSS JOIN et self-joins pour analyses hiérarchiques
   • Agrégations : GROUP BY, HAVING, ROLLUP, CUBE et GROUPING SETS pour analyses multidimensionnelles
   • Modélisation relationnelle : normalisation, clés primaires/étrangères et schémas d'analyse
   • Optimisation : plans d'exécution, indexation, EXPLAIN ANALYZE et bonnes pratiques de performance
2. Excel pour l'Analyse (12h)
   • Fonctions avancées : RECHERCHEX, INDEX/EQUIV, SI.CONDITIONS, FILTRE et fonctions matricielles dynamiques
   • Tableaux croisés dynamiques : création, groupements, champs calculés, segments et chronologie
   • Power Query : connexion aux sources, transformations (pivoter, dé-pivoter, fusionner) et actualisation
   • Modèles de données : Power Pivot, relations entre tables, DAX de base et mesures calculées
   • Validation et nettoyage : détection des doublons, mise en forme conditionnelle et audit de formules
   • Graphiques avancés : sparklines, graphiques combinés, dynamiques et interactifs avec segments
3. Python Data Analysis (18h)
   • Pandas : DataFrames, Series, indexation, filtrage, groupby, merge, pivot_table et reshaping
   • NumPy : arrays, broadcasting, opérations vectorisées et fonctions statistiques
   • Matplotlib : graphiques (line, bar, scatter, histogram), subplots, annotations et personnalisation
   • Jupyter Notebooks : cellules code/markdown, magic commands, widgets interactifs et export
   • Nettoyage de données : gestion des valeurs manquantes, types de données, outliers et normalisation
   • Seaborn : heatmaps, violin plots, pair plots et visualisations statistiques avancées

Prérequis

Bases en Excel et statistiques appréciées

Public visé

Analystes métier, contrôleurs, marketeurs, consultants

Méthodes pédagogiques

Formation en distanciel (visio) et/ou en présentiel selon les sessions

Évaluation

QCM, exercices pratiques, mise en situation professionnelle, étude de cas, projet final

Accessibilité

Formation accessible aux personnes en situation de handicap. Possibilités d'adaptation pédagogique et technique. Pour toute question concernant l'accessibilité, contactez notre référent handicap : Kelly Ohana - contact@visio-form.fr