Data Analyst - Master Programme

Analyste de données - Programme de master

Un programme de formation et de certification unique !

Le programme de Master Data Analyst, en partenariat avec IBM, vous transformera en expert de l'analyse de données. Dans ce cours, vous apprendrez les derniers outils et techniques d'analyse, comment travailler avec des bases de données SQL, les langages R et Python, l'art de créer des visualisations de données, et comment appliquer les statistiques et l'analyse prédictive dans un environnement d'entreprise.

Caractéristiques principales

• Le cours et le matériel sont en anglais
• 11 mois de bootcamp en ligne en direct et eLearning (à son rythme) peut être fait plus rapidement !
• 1 an d'accès à la plateforme d'apprentissage et aux enregistrements des cours
• Hackathons exclusifs et interaction en direct avec les dirigeants d'IBM
• Des masterclasses en direct et des sessions « Ask Me Anything » avec des experts d'IBM
• 8x plus d'interaction en direct avec des cours en ligne par des experts de l'industrie
• Capstone et plus de 20 projets réels construits sur des ensembles de données provenant de différentes industries telles que la banque, le commerce électronique, la technologie et la fabrication.
• Un programme d'études de premier ordre avec des laboratoires intégrés

Résultats du programme

• Comprendre les concepts statistiques clés, y compris les mesures de tendance centrale, de dispersion, de corrélation et de régression.
• Maîtriser les concepts SQL, tels que l'outil de requête universel et les commandes SQL.
• Écrire votre premier programme Python en mettant en œuvre des concepts tels que les variables, les chaînes, les fonctions, les boucles et les conditions.
• Comprendre les nuances des listes, des ensembles, des dictionnaires, des conditionnels et des branches, des objets et des classes en Python.
• Travailler avec des données en Python, y compris la lecture et l'écriture de fichiers, le chargement, l'édition et l'enregistrement de données avec Pandas.
• Apprendre à interpréter des données en Python en utilisant des tableaux multidimensionnels dans NumPy, manipuler des DataFrames dans Pandas, utiliser la bibliothèque SciPy de routines mathématiques et effectuer de l'apprentissage automatique avec Scikit-Learn.
• Effectuer des analyses de données à l'aide de bibliothèques Python populaires.
• Découvrez diverses bibliothèques de visualisation de données en Python, notamment Matplotlib, Seaborn et Folium.
• Plongez dans les bases de R et apprenez à écrire vos propres scripts R.
• Maîtriser la programmation R et comprendre comment les différentes instructions sont exécutées dans R.

Public cible

Une carrière d'analyste de données nécessite des bases en statistiques et en mathématiques. Le programme de master d'analyste de données s'adresse aux professionnels en herbe ayant une formation analytique :

• les professionnels de l'informatique
• Les professionnels de la banque et de la finance
• Les responsables marketing
• Les gestionnaires de réseaux de la chaîne d'approvisionnement
• Les débutants en ingénierie informatique
• Étudiants des programmes UG/PG

Programme d'études

1. Introduction à l'analyse des données
2. Analyse d'entreprise avec Excel
3. Bases de la programmation et analyse de données avec Python
4. Formation Tableau
5. Projet final pour les analystes de données
7. Certificat de maîtrise
9. * Vous recevrez des certificats individuels pour chaque cours.

Cours optionnels - Matériel bonus

• Remise à niveau en programmation
• SQL
• Programmation R pour la science des données
• Science des données avec R
• Power BI

Vous n'êtes pas obligé de suivre ces cours pour obtenir votre certificat de master. Vous avez la possibilité de suivre ces cours dans le cadre du programme global.

1. introduction à l'analyse des données

Le cours d'introduction à l'analyse des données d'AVC vous donnera un aperçu de la manière d'appliquer les données et les principes d'analyse dans votre entreprise. Vous aurez un aperçu de l'ensemble du cycle de vie de l'analyse des données, de la définition du problème au déploiement de la solution. À l'aide d'exemples et d'études de cas spécifiques à l'industrie, vous apprendrez comment les méthodes d'analyse, de visualisation des données et de science des données peuvent être utilisées pour prendre de meilleures décisions commerciales.

Objectifs d'apprentissage clés

• Comprendre comment résoudre les problèmes d'analyse dans des scénarios du monde réel
• Fixer des objectifs efficaces pour les projets d'analyse
• Travailler avec différents types de données
• Découvrir l'importance de la visualisation des données pour prendre des décisions commerciales plus efficaces
• Comprendre les graphiques, les tableaux et les outils d'analyse et de visualisation et les utiliser pour obtenir des informations significatives
• Créer un cadre pour la mise en œuvre de l'analyse
• Identifier les tendances émergentes en matière d'analyse de données

Plan de formation

• Leçon 1 - Introduction au cours
• Leçon 2 - Vue d'ensemble de l'analyse des données
• Leçon 3 - Gestion des différents types de données
• Leçon 4 - Visualisation des données pour la prise de décision
• Leçon 5 - Science des données, analyse des données et apprentissage automatique
• Leçon 6 - Méthodologie de la science des données
• Leçon 7 - L'analyse des données dans différentes industries
• Leçon 8 - Cadres analytiques et dernières tendances

2. l'analyse commerciale avec Excel

Business Analytics with Excel booste votre carrière d'analyste grâce à de nouvelles compétences puissantes en Microsoft Excel. Ce programme de formation à l'analyse commerciale vous fournit les concepts et les compétences nécessaires à une solide carrière d'analyste. Vous apprendrez les concepts fondamentaux de l'analyse des données et des statistiques, ce qui vous aidera à prendre des décisions fondées sur des données. Votre nouvelle connaissance de cet outil largement utilisé, combinée à la certification officielle en analyse d'entreprise, vous garantira une carrière réussie.

Objectifs d'apprentissage clés

• Comprendre l'importance de l'analyse d'entreprise et son rôle dans l'industrie
• Revoir les bases des fonctions analytiques et de la mise en forme conditionnelle dans Excel
• Apprendre à analyser des ensembles de données complexes à l'aide de tableaux croisés dynamiques et d'outils de découpage
• Résoudre des problèmes analytiques stochastiques et déterministes à l'aide d'outils tels que le gestionnaire de scénarios, le solveur et la recherche d'objectifs.
• Appliquer des outils et des concepts statistiques tels que la moyenne mobile, les tests d'hypothèse, l'ANOVA et la régression à des ensembles de données à l'aide d'Excel.
• Présenter vos résultats à l'aide de graphiques et de tableaux de bord.
• Se familiariser avec les derniers outils d'analyse et de visualisation de Microsoft, tels que Power BI.

Plan de formation

• Leçon 1 - Introduction à l'analyse d'entreprise
• Leçon 2 - Mise en forme Mise en forme conditionnelle et fonctionnalités clés
• Leçon 3 - Analyse des données avec les tableaux croisés dynamiques
• Leçon 4 - Tableau de bord
• Leçon 5 - Analyse d'entreprise avec Excel
• Leçon 6 - Analyse de données à l'aide de statistiques
• Leçon 7 - Power BI

3. les bases de la programmation et l'analyse de données avec Python

Apprenez à analyser des données en Python en utilisant des tableaux multidimensionnels avec NumPy, à manipuler des DataFrames avec Pandas, à utiliser la bibliothèque SciPy avec des routines mathématiques et à effectuer de l'apprentissage automatique avec scikit-learn. Le cours vous emmène des bases de Python aux différents types de données. Vous apprendrez à préparer des données pour l'analyse, à effectuer des analyses statistiques simples, à créer des visualisations de données significatives, à prédire des tendances futures à partir de données, et bien plus encore.

Objectifs d'apprentissage clés

• Importer des ensembles de données
• Nettoyer et préparer les données pour l'analyse
• Manipuler le DataFrame de Panda
• Résumer les données
• Construire des modèles d'apprentissage automatique avec scikit-learn
• Construire des pipelines de données

Plan de formation

• Leçon 1 Introduction au cours
• Leçon 2 Installation de l'environnement Python et informations de base
• Leçon 3 Programmation de base en Python
• Leçon 4 Vue d'ensemble de l'analyse des données
• Leçon 5 Calculs statistiques
• Leçon 6 Calculs mathématiques avec NumPy
• Leçon 7 Manipulation de données avec Pandas
• Leçon 8 Visualisation de données avec Python
• Leçon 9 Introduction à la modélisation

4. formation Tableau

Ce cours sur Tableau vous aidera à comprendre comment construire des visualisations, organiser des données et concevoir des graphiques et des tableaux de bord pour prendre des décisions commerciales plus significatives. Vous serez initié aux concepts de la visualisation de données, aux différents graphiques et histoires combo, au travail avec des filtres, des paramètres et des ensembles, et à la construction de tableaux de bord interactifs.

Objectifs d'apprentissage clés

• Devenir un expert dans les techniques de visualisation telles que la carte thermique, la carte arborescente, la chute d'eau, Pareto
• Comprendre les métadonnées et leur utilisation
• Travailler avec des filtres, des paramètres et des ensembles
• Maîtriser les types de champs spéciaux et les champs générés par Tableau ainsi que le processus de création et d'utilisation des paramètres
• Apprendre à créer des graphiques, des tableaux de bord interactifs et des interfaces de présentation et à partager votre travail Apprendre les concepts de mélange de données, de création d'extraits de données et d'organisation et de formatage des données
• Maîtriser les calculs arithmétiques, logiques, tabulaires et LOD.

Plan de formation

• Leçon 01 - Démarrer avec Tableau
• Leçon 02 - Les bases de Tableau dans Topics
• Leçon 03 - Création de graphiques dans Tableau
• Leçon 04 - Travailler avec les métadonnées
• Leçon 05 - Filtres dans Tableau
• Leçon 06 - Appliquer des analyses à la feuille de calcul
• Leçon 07 - Tableau de bord dans Tableau
• Leçon 08 - Modifier les connexions de données
• Leçon 09 - Introduction aux niveaux de détail dans Tableau (LODS)

5. projet final pour les analystes de données

Le projet final pour les analystes de données vous donne l'occasion d'appliquer les compétences que vous avez acquises au cours de ce programme. Grâce à des sessions de mentorat dédiées, vous apprendrez à résoudre un problème de science des données réaliste et conforme à l'industrie, depuis le traitement et la modélisation des données jusqu'à l'établissement de rapports sur les résultats et les perspectives de votre entreprise. Ce projet constitue l'étape finale du programme et vous donne l'occasion de démontrer votre expertise en matière d'analyse de données à de futurs employeurs.

6.1 Cours à option : remise à niveau en programmation

La programmation devient de plus en plus importante et ce cours vous permet de maîtriser les concepts de base de la programmation. A la fin de ce programme, vous comprendrez la programmation orientée objet, les concepts de base de la programmation tels que les types de données, les variables, les chaînes, les boucles et les fonctions, et les concepts de génie logiciel tels que le multithreading et le multitâche avec Python.

Objectifs d'apprentissage clés.

• Maintenir une connaissance de base des principes fondamentaux de la programmation
• Comprendre les principes de la programmation orientée objet, y compris les types de données, les variables, les chaînes, les boucles et les fonctions.
• Comprendre les concepts de génie logiciel tels que le multithreading et le multitasking avec Python.

Plan de formation

• Leçon 01 - Introduction au cours
• Leçon 02 - Principes fondamentaux de la programmation

6.2 Cours à option : SQL

Ce cours vous fournit les informations dont vous avez besoin pour démarrer avec succès avec les bases de données SQL et les utiliser dans vos applications. Vous apprendrez les concepts des instructions SQL de base, des instructions conditionnelles, des commandes, des jointures, des sous-requêtes et de diverses fonctions pour gérer votre base de données SQL en vue d'une croissance évolutive.

Objectifs d'apprentissage clés

• Comprendre les bases et les relations
• Utiliser les outils de requête courants et travailler avec les commandes SQL
• Comprendre les transactions, la création de tables et les vues
• Comprendre et exécuter les procédures stockées

Plan de formation

• Leçon 1 - Les bases des expressions SQL
• Leçon 2 - Récupération et sauvegarde
• Leçon 3 - Tâches de sélection : Le filtrage
• Leçon 4 - Tâches de sélection : Ordonner
• Leçon 5 - Alias
• Leçon 6 - Commandes d'agrégation
• Leçon 7 - Commandes de regroupement par
• Leçon 8 - Déclarations conditionnelles
• Leçon 9 - Insertion
• Leçon 10 - Sous-requêtes
• Leçon 11 - Vues et index
• Leçon 12 - Fonctions de chaînes de caractères
• Leçon 13 - Fonctions mathématiques
• Leçon 14 - Fonctions de date et d'heure
• Leçon 15 - Correspondance de motifs (chaînes de caractères)
• Leçon 16 - Fonctions de contrôle d'accès des utilisateurs

6.3 Cours à option : Programmation R pour l'informatique

Ce cours d'introduction permet de comprendre le langage de programmation R. La programmation R est un langage de programmation essentiel pour l'informatique. La programmation R est un langage de programmation essentiel pour l'analyse des données et est une clé fondamentale pour devenir un professionnel de la science des données. Dans ce cours, vous apprendrez à écrire du code R, à connaître les structures de données en R et à créer vos propres fonctions. A l'issue de ce cours, vous serez pleinement capable de vous lancer dans votre premier voyage d'analyse de données.

Objectifs d'apprentissage clés

• Apprendre les concepts mathématiques importants, les variables, les chaînes de caractères, les vecteurs, les facteurs et les opérations vectorielles.
• Acquérir des connaissances de base sur les tableaux et les matrices, les listes et les cadres de données.
• Comprendre les conditionnelles et les boucles, les fonctions dans R, les objets, les classes et le débogage.
• Apprendre à lire correctement des fichiers texte, CSV et Excel et à écrire et enregistrer des objets de données dans un fichier en R
• Comprendre et travailler avec des chaînes de caractères et des dates en R

Plan de formation

• Leçon 01 - Les bases de R
• Leçon 02 - Structures de données en R
• Leçon 03 - Les bases de la programmation en R
• Leçon 04 - Travailler avec des données en R
• Leçon 05 - Les coupes et les dates dans R

6.4 Cours à option : Science des données avec R

La prochaine étape pour devenir un scientifique des données est d'apprendre R - la technologie open source la plus demandée. R est un langage puissant pour la science des données et l'analyse, avec une courbe d'apprentissage abrupte et une communauté très vivante. Par conséquent, il devient rapidement la technologie de choix pour les organisations qui cherchent à exploiter la puissance de l'analyse pour accroître leur avantage concurrentiel.

Objectifs d'apprentissage clés

• Acquérir une compréhension de base de l'analyse d'entreprise
• Installer R, configurer R-studio et l'espace de travail et se familiariser avec les différents paquets R
• Maîtriser la programmation R et comprendre comment les différentes instructions sont exécutées dans R
• Acquérir une compréhension approfondie de la structure des données utilisée dans R et apprendre à importer/exporter des données dans R
• Définir, comprendre et utiliser les différentes fonctions apply et les fonctions DPLYR
• Comprendre et utiliser les différents graphiques en R pour la visualisation des données
• Acquérir une compréhension de base des différents concepts statistiques
• Comprendre et utiliser les méthodes de test d'hypothèse pour prendre des décisions commerciales
• Comprendre et utiliser les modèles de régression linéaire et non linéaire et les techniques de classification pour l'analyse des données
• Apprendre et utiliser les différentes règles d'association et l'algorithme Apriori
• Apprendre et utiliser les méthodes de clustering, y compris K-Means, DBSCAN et le clustering hiérarchique.

Plan de formation

• Leçon 01 - Introduction à l'analyse d'entreprise
• Leçon 02 - Introduction à la programmation R
• Leçon 03 - Structures de données
• Leçon 04 - Visualisation des données
• Leçon 05 - Statistiques pour la science des données I

6.5 Cours à option : Power BI

Microsoft Power BI est une suite d'outils utilisés pour analyser les données et obtenir des informations commerciales en créant des tableaux de bord interactifs. Cette formation Power BI vous aidera à tirer le meilleur parti de Power BI pour résoudre des problèmes commerciaux et améliorer les opérations. Dans cette formation Power BI, vous apprendrez à développer des tableaux de bord basés sur des rapports publiés, à mieux comprendre vos données avec Quick Insights, et à apprendre des recettes pratiques pour les différentes tâches que vous pouvez effectuer avec Microsoft Power BI, de la collecte des données à leur analyse. Le cours comprend également des recettes utiles pour résoudre divers problèmes dans Power BI.

Objectifs d'apprentissage clés

• Créer des tableaux de bord à partir de rapports publiés
• Créer rapidement des visuels et des tableaux de bord avec Quick Insights
• Utiliser le langage naturel dans la fonction Q&R pour générer des visuels et des informations exploitables
• Créer et gérer des alertes de données
• Fournir les meilleures pratiques pour la mise en page des rapports et la visualisation des données
• Comprendre quels graphiques utiliser en fonction de la question à laquelle il faut répondre ou de l'histoire à raconter
• Utiliser des formes pour concevoir, mettre en évidence et raconter une histoire
• Voir comment inclure des images personnalisées dans vos rapports et tableaux de bord.
• Partager des rapports et des tableaux de bord, y compris les avantages et les inconvénients de chacun d'entre eux
• Mener à bien un projet d'analyse/visualisation de données Power BI du début à la fin
• Améliorer la collaboration au sein de l'équipe avec Microsoft Teams
• Savoir comment récupérer et préparer les données pour l'analyse et la visualisation
• Apprendre à créer des relations entre les tables de votre modèle de données
• Créer des colonnes et des mesures calculées à l'aide du langage DAX

Plan de formation

Leçon 01 - Se préparer comme un super intello

Leçon 02 - Développez vos compétences en matière de données

7. projet final

Projet 1 : Recommandations pour l'examen des applications

L'équipe du Google Play Store lance une nouvelle fonctionnalité qui augmente la visibilité de certaines applications prometteuses. Cette augmentation se traduira de plusieurs façons, notamment par une priorité plus élevée dans les sections de recommandations. Créer un modèle pour prédire les évaluations des applications tout en fournissant d'autres informations sur l'application.

Projet 2 : Plaintes des clients à propos de Comcast Telecom

Comcast est une entreprise de télécommunications américaine d'envergure mondiale. L'entreprise a fourni un service à la clientèle épouvantable et continue à ne pas être à la hauteur malgré ses promesses d'amélioration répétées. Utilisez la base de données existante des plaintes des clients de l'entreprise pour améliorer la satisfaction des clients.

Projet 3 : Tableau de bord des ventes du commerce électronique

Une entreprise de commerce électronique souhaite concevoir un tableau de bord pour analyser les ventes en fonction des différentes catégories de produits. Elle souhaite que les utilisateurs puissent sélectionner plus facilement les produits qu'ils recherchent et ainsi générer davantage de ventes. Aider les utilisateurs à sélectionner et à consulter des informations sur les produits qu'ils envisagent.

Projet 4 : Étude comparative des pays

Créer un tableau de bord pour réaliser une étude comparative de différents pays sur la base de différents paramètres en utilisant l'ensemble de données sur les assurances et l'ensemble de données sur les indicateurs de développement mondial.

Projet 5 : Analyse des performances commerciales

Créer un tableau de bord montrant les performances mensuelles des ventes par segment et catégorie de produits afin d'aider les clients à identifier les segments et les catégories qui ont atteint, dépassé ou manqué leurs objectifs de vente.

Projet 6 : Analyse du rapport de ventes d'un magasin de vêtements

Un détaillant de mode haut de gamme souhaite élargir sa gamme de produits. Il veut comprendre le marché et trouver les tendances actuelles du secteur. Automatisez les recommandations d'attributs de produits, prédisez les tendances des ventes, comprenez les facteurs de vente et organisez le processus d'examen des produits à l'aide des ensembles de données fournis.

Projet 7 : Admissions à l'université

Chaque année, les étudiants étrangers soumettent des milliers de demandes d'admission à l'université aux États-Unis. Pour le ministère américain de l'éducation, c'est une tâche récurrente que de déterminer le nombre total de demandes reçues et de comparer ces données avec le nombre total de demandes approuvées et de visas traités. Pour faciliter l'ensemble du processus, le ministère américain de l'éducation souhaite analyser les facteurs qui influencent l'admission des étudiants dans les établissements d'enseignement supérieur.

Projet 8 : Identifier et recommander les meilleurs restaurants

Un consolidateur de restaurants souhaite réorganiser son portail B2C en utilisant une technologie d'automatisation intelligente. Pour ce faire, il doit créer deux matrices différentes afin d'identifier les restaurants les plus étoilés et de générer des recommandations. Pour créer un modèle efficace, il est important de comprendre le comportement des consommateurs qui génèrent les données. Vous devez créer des rapports sur les restaurants les mieux notés, générer des recommandations en inspectant les données et en utilisant l'analyse exploratoire des données, et partager vos conclusions avec toutes les parties prenantes au moyen de tableaux de bord intuitifs.

Projet 9 : Prévoir les défaillances de prêts

Les institutions financières subissent des pertes importantes en raison des impayés sur les prêts automobiles. Cela a conduit à des critères de souscription plus stricts pour les prêts automobiles et à une augmentation du nombre de refus de prêts. Il est clair que ces institutions ont besoin d'un meilleur modèle d'évaluation du risque de crédit. Cela justifie une enquête sur les déterminants des défauts de paiement des prêts automobiles. Identifiez et étudiez les facteurs qui influencent le taux de défaillance des prêts automobiles. Utilisez également les résultats pour créer un modèle permettant de prédire les défaillances potentielles sur les contrats.

Projet 10 : Étude des facteurs à l'origine des crises cardiaques

Les maladies cardiovasculaires sont l'une des principales causes de décès dans le monde. Il est important d'en identifier les causes et de développer un système permettant de prédire efficacement les crises cardiaques potentielles. Les données présentées contiennent toutes les informations sur les facteurs pertinents qui peuvent influencer la santé cardiovasculaire. Les données doivent être étudiées en détail pour une analyse plus approfondie. Identifiez et étudiez les facteurs qui jouent un rôle important dans l'augmentation du nombre de crises cardiaques. Utilisez également les résultats pour établir des modèles et des prévisions.

QUESTIONS ET RÉPONSES

Qu'est-ce que l'analyse des données ?

L'analyse des données est un processus d'inspection, de nettoyage, de transformation et de modélisation des données afin de découvrir des informations utiles qui aident les entreprises à prendre des décisions précises. L'analyse des données est réalisée à l'aide de différentes méthodes, notamment qualitatives et quantitatives, en utilisant des outils analytiques ou statistiques. Ces outils permettent d'extraire des informations utiles des données et de les traduire en idées. Le cours d'analyste de données de l'AVC couvre tous ces aspects et vous donne une compréhension complète du domaine, y compris de ses applications pratiques.

Que fait un analyste de données ?

Les analystes de données jouent un rôle unique parmi les principaux emplois axés sur les données disponibles aujourd'hui. Il travaille généralement sur l'exploration des données, la collecte et l'interprétation des données, l'analyse des résultats des données et l'utilisation d'outils statistiques pour obtenir des informations cruciales pour une prise de décision éclairée. Les principales responsabilités d'un analyste de données certifié comprennent le nettoyage et l'organisation des données, l'exécution de calculs complexes et la garantie de l'intégrité des données à tout moment. Il analyse les données et les traduit en idées concrètes qui peuvent être appliquées à divers cas d'utilisation professionnelle, y compris l'amélioration de l'efficacité opérationnelle, des performances de l'entreprise et bien plus encore.

Pourquoi s'inscrire au programme de master d'analyste de données de l'AVC ?

Les organisations génèrent et utilisent de très grandes quantités de données pour prendre des décisions et élaborer des stratégies. Il existe une demande croissante de professionnels capables de donner un sens à ces données et d'aider les entreprises à prendre des décisions judicieuses ; c'est là que l'analyse des données entre en jeu.

Le cours d'analyste de données de l'AVC permet d'acquérir des compétences très demandées dans les domaines de la collecte, de l'analyse et de la visualisation des données, trois domaines d'activité essentiels et très recherchés aujourd'hui. Le cours offre une expérience pratique avec des outils tels qu'Excel, SQL, Python et Tableau, vous aidant à interpréter des ensembles de données complexes et à générer des informations exploitables.

Le programme structuré fourni par ce cours d'analyste de données améliore les compétences de résolution de problèmes et la pensée analytique, vous donnant l'expertise nécessaire pour aborder les défis commerciaux du monde réel de front. La formation d'analyste de données peut vous aider à répondre à la demande croissante de professionnels qualifiés en matière de données dans divers secteurs d'activité.

Qui sont les formateurs de ce programme de master en analyse de données ?

Comment ont-ils été sélectionnés ? Tous nos formateurs hautement qualifiés sont des experts de l'industrie de l'intelligence économique ayant des années d'expérience dans ce domaine. Chacun d'entre eux est soumis à un processus de sélection rigoureux qui comprend un examen du profil, une évaluation technique et une démonstration de la formation avant qu'ils ne soient certifiés pour former pour nous. Nous veillons également à ce que seuls les formateurs ayant un taux élevé d'anciens élèves restent dans notre corps professoral.

Quels sont les prérequis pour le programme de Master en analyse de données ?

Aucune expérience préalable n'est requise pour participer au programme. La formation commence au niveau introduction et progresse (étape par étape) jusqu'au niveau expert. A la fin du programme, vous aurez une base de connaissances complète et serez en mesure de démontrer votre capacité à appliquer vos nouvelles connaissances dans une variété de tâches et de projets pratiques.

Toutefois, nous suggérons aux professionnels qui souhaitent suivre avec succès ce cours d'analyste de données de posséder des connaissances mathématiques de base et des compétences en matière de résolution de problèmes.

Quel sera le cheminement de carrière après avoir terminé le programme de maîtrise en analyse de données ?

Si vous occupez déjà un poste de débutant en tant qu'analyste de données junior ou technicien de données et que vous vous occupez du nettoyage des données et de l'analyse de base, ce cours d'analyste de données vous aidera à obtenir des postes de niveau supérieur ou moyen.

Avec de l'expérience, vous pouvez accéder à des postes d'analyste de données, d'analyste commercial ou d'analyste financier dans le domaine de la modélisation et de la visualisation de données plus complexes. Les parcours de carrière peuvent également mener à des domaines spécialisés tels que l'analyse marketing ou l'analyse des soins de santé, ainsi qu'à des postes de direction tels que celui de responsable de l'analyse des données ou de directeur de l'analyse des données. Ce parcours professionnel offre de nombreuses possibilités d'évolution dans différents secteurs.

Si vous souhaitez entrer dans le domaine de l'analyse des données et profiter de la demande croissante d'analystes de données, le cours d'analyste de données de l'AVC est un excellent moyen de maîtriser les meilleures compétences dans ce domaine, y compris la visualisation des données, les techniques de mélange et d'extraction.

Quels sont les secteurs qui utilisent le plus l'analyse de données ?

Parmi les principaux secteurs utilisant l'analyse de données, citons l'assurance des données, la vente au détail, la finance, le divertissement, le gouvernement et le secteur public, l'enseignement supérieur, les services de l'économie du partage, les ventes et le marketing, l'agriculture, l'intelligence économique, les soins de santé et la qualité des données.

Pour faire carrière en tant qu'analyste de données, il faut non seulement avoir une connaissance approfondie de l'analyse et de la visualisation des données, mais aussi comprendre ses diverses applications pratiques et la manière dont les compétences fondamentales peuvent être appliquées à chacune d'entre elles.

Un diplômé peut-il postuler à un emploi après avoir suivi ce programme de master en analyse de données ?

Oui, un jeune diplômé peut rechercher des opportunités d'emploi florissantes après avoir suivi notre cours d'analyste de données. Nous avons élaboré notre programme d'études en tenant compte des exigences de l'industrie, en veillant à ce que les étudiants acquièrent des compétences très recherchées telles que le nettoyage, l'analyse et la visualisation des données.

L'apprentissage d'outils tels qu'Excel, SQL, Python et de logiciels de visualisation de données aide les étudiants débutants à décrocher des postes d'analystes de données juniors. Les débutants peuvent également créer des réseaux professionnels, effectuer des stages et se constituer un solide portfolio afin d'améliorer leurs chances de trouver un emploi.

Quelle est la valeur d'un certificat de master ?

Les programmes de master de l'AVC vous permettent de maîtriser plus rapidement des compétences très demandées et d'accroître votre potentiel de commercialisation. Quels que soient vos objectifs de carrière, que vous soyez un professionnel débutant ou que vous recherchiez des opportunités de développement de compétences pour changer de carrière, les programmes de master de l'AVC vous aideront à accélérer ces objectifs. Ces certificats sont très demandés.

Remarque : nous ne sommes pas une université et ne délivrons pas de diplômes universitaires. Ce Master signifie que vous avez suivi l'intégralité du programme et acquis toutes les connaissances essentielles sur le sujet, le maîtrisant ainsi parfaitement. Chaque cours/partie du programme donne également lieu à un certificat.

Quelles sont les connaissances et l'expérience requises pour les programmes de master ?

En général, aucune expérience préalable n'est requise pour participer au programme. Le programme commence au niveau de l'introduction et se poursuit (étape par étape) jusqu'au niveau de l'expertise. Toutefois, il est toujours utile d'avoir des connaissances ou une expérience de base dans le domaine concerné. En savoir plus sur les détails de votre cours spécifique.

Ce programme est autodidacte, ce qui vous permet d'apprendre à votre propre rythme. Vous commencerez par un module d'apprentissage pratique en ligne, suivi d'une série de cours en ligne adaptés à vos besoins. Vous avez la liberté de choisir les dates et les heures qui conviennent le mieux à votre emploi du temps - et si vous manquez une session, vous pouvez facilement la reprogrammer. Chaque session est enregistrée, ce qui vous permet de revoir la matière autant de fois que nécessaire.

À la fin du programme, vous aurez acquis des connaissances approfondies et serez en mesure de les démontrer et de les appliquer dans le cadre d'une série de tâches et de projets pratiques.

Combien de temps faut-il pour terminer le programme de master ?

C'est une question très personnelle. Certaines personnes suivent le programme assez rapidement (environ 2 à 3 mois), d'autres ont besoin de plus de temps. Vous avez accès au programme et à l'apprentissage en ligne pendant un an. Si vous consacrez 5 à 10 heures par semaine au programme, il vous faudra environ 6 mois pour le terminer. Remarque : certains autres programmes de master prennent plus de temps. Il s'agit d'une estimation.

Quelle est la structure des programmes de master ? Dois-je me rendre dans un centre d'apprentissage ?

La majorité des programmes sont entièrement basés sur l'apprentissage à distance. La plupart d'entre eux comprennent des cours intensifs en ligne avec eLearning que vous pouvez suivre à votre propre rythme. Ces parcours d'apprentissage consistent en différents cours et sujets liés à des compétences spécifiques pour un rôle ou un emploi. Il existe également des sessions de cours en ligne via notre système avancé d'apprentissage professionnel à distance. Vous avez le choix entre différents créneaux horaires et nous enregistrons toujours les sessions afin que vous puissiez les réécouter si vous avez oublié quelque chose ou si vous souhaitez revoir certaines informations. Quelqu'un est toujours là pour vous aider et vous soutenir si vous avez des questions sur les compétences que vous apprenez.

Quand puis-je suivre les cours de master en ligne ?

Le calendrier des cours varie d'un groupe à l'autre. Vous aurez accès à un tableau de bord avec plusieurs plages horaires pour chaque session ou sujet, de sorte que vous pourrez choisir ce qui vous convient le mieux. Les sessions peuvent être programmées l'après-midi en semaine, le matin ou le soir le week-end, en fonction de l'intérêt des participants et de la disponibilité du formateur. Si vous manquez une session, vous pouvez toujours la rattraper en regardant les enregistrements, de sorte que vous ne manquiez jamais aucun contenu.

Quand puis-je débloquer mon certificat de master ?

Une fois que vous aurez suivi au moins 85 % du contenu du cours, votre certificat pourra être débloqué. Cela s'applique à tous les programmes de master. L'un des critères d'obtention du certificat de master est la participation aux cours en direct. Toutefois, des exceptions peuvent être faites si vous n'êtes pas en mesure d'assister aux cours en direct, mais que vous devez tout de même regarder les enregistrements. Renseignez-vous sur votre cours spécifique ou envoyez-nous un courriel pour plus d'informations.