Soixante heures de pratique pour apprendre Excel, SQL, Python et Power BI sur des données réelles, et repartir avec un portfolio prêt à présenter.
Les banques, les opérateurs télécoms, les services de paiement mobile, les ONG et les entreprises commerciales produisent chaque jour des volumes de données qu'elles exploitent encore peu.
Ce qui manque, ce ne sont pas les données, ce sont des personnes capables de les nettoyer, de les interroger, de les analyser et surtout d'en tirer des recommandations compréhensibles par ceux qui décident.
Cette formation est conçue pour les débutants motivés, les étudiants, les développeurs et les professionnels en reconversion. Chaque notion est apprise en manipulant des jeux de données proches de la réalité guinéenne : transactions, abonnés, ventes, incidents.
Quatre livrables construits sur des données réelles, chacun enrichissant votre portfolio.
Un jeu de données brut transformé en base fiable, avec requêtes SQL, règles de nettoyage et dictionnaire de variables.
Une analyse exploratoire complète en Python : hypothèses, statistiques, visualisations et conclusions, rejouable par un tiers.
Un dashboard Power BI avec indicateurs clés, filtres et lecture à plusieurs niveaux, destiné à un décideur.
Une problématique métier, une analyse de bout en bout, des recommandations chiffrées et une présentation orale de dix minutes.
Dix modules répartis en deux blocs, des fondations techniques à l'analyse métier.
Maîtriser les outils
Le socle : comprendre le métier, manipuler les données avec Excel, SQL et Python.
Rôle du data analyst, étapes d'un projet (question, collecte, nettoyage, analyse, restitution), types de données et bonnes pratiques.
Formules avancées, tableaux croisés dynamiques, Power Query, graphiques et mise en forme professionnelle.
Moyenne, médiane, dispersion, corrélation, échantillonnage, tests simples et pièges d'interprétation.
SELECT, filtres, jointures, agrégations, sous-requêtes et fonctions de fenêtre sur une base relationnelle.
Livrable 1Bases du langage, import de fichiers, manipulation de tableaux, regroupements, fusions et automatisation de tâches répétitives.
Analyser et convaincre
La mise en pratique : explorer, visualiser, mesurer et raconter.
Valeurs manquantes, doublons, valeurs aberrantes, formats incohérents, jointure de sources multiples et documentation.
Poser des hypothèses, choisir le bon graphique, utiliser Matplotlib et Seaborn, repérer tendances et anomalies.
Livrable 2Modèle de données, mesures DAX de base, visuels interactifs, filtres et conception d'un tableau de bord lisible.
Livrable 3Définir des KPI, analyser des cohortes, comprendre l'attrition client, projeter une croissance et évaluer l'effet d'une décision.
Structurer un message, adapter son discours au public, rédiger des recommandations et construire son portfolio en ligne.
Livrable 4Chaque séance est un atelier : on pratique, on se trompe, on corrige.
| Durée | 60 heures, en 20 séances de 3 heures |
|---|---|
| Rythme | Deux séances par semaine sur dix semaines. Variante intensive possible. |
| Modalité | Courte ressource à étudier avant la séance, puis atelier pratique en présentiel sur ordinateur |
| Effectif | Nombre de participants par promotion : à définir. |
| Prérequis | Aisance avec l'ordinateur. Aucune connaissance en programmation ni en statistiques. |
| Matériel | Ordinateur portable personnel. Les logiciels utilisés (Python, PostgreSQL, Power BI Desktop) sont gratuits. Une aide à l'installation est prévue à la première séance. |
| Supports | Animation et livrables en français, glossaire bilingue des termes anglais (dashboard, dataset, join…) |
| Validation | Certificat délivré après remise des quatre livrables et présence à 16 séances sur 20 |
Un tarif unique par participant, réglable en deux versements répartis sur la durée du parcours.
Premier versement
50 % à l'inscription. Réserve définitivement votre place et ouvre l'accès aux ressources.
Second versement
50 % avant la onzième séance. Conditionne l'accès à la seconde moitié du parcours.
Règlement par virement bancaire, Orange Money ou espèces au bureau. Une facture est émise pour chaque versement, et une convention de formation est délivrée sur demande pour une prise en charge par votre employeur. À partir de trois participants d'une même structure, demandez le tarif groupe.
Les places sont attribuées à réception du premier versement.
Nombre de participants par promotion : à définir.
Non. Aucune connaissance en programmation n'est requise. Python est abordé à partir du module 05, après Excel et SQL, et chaque notion est travaillée sur des exemples concrets.
Non. Les statistiques employées sont élémentaires (moyenne, médiane, dispersion, corrélation) et systématiquement illustrées sur des données réelles. L'accent est posé sur l'interprétation, pas sur la démonstration.
Oui, un ordinateur portable personnel. Les logiciels utilisés (Python, PostgreSQL, Power BI Desktop) sont gratuits, et une aide à l'installation est prévue à la première séance.
Une courte ressource à étudier avant chaque séance (30 à 45 minutes), plus le temps consacré aux quatre livrables, réalisés en grande partie pendant les ateliers.
Les supports et exercices corrigés restent accessibles en ligne. Le certificat exige toutefois la présence à 16 séances sur 20 et la remise des quatre livrables.
Elle vous fait repartir avec un portfolio de quatre réalisations sur des données réelles et un profil professionnel revu, ce qui constitue un atout concret pour un poste de data analyst. Nous ne garantissons pas l'embauche, mais vous partez avec les armes pour la chercher.