Formation Devenir Data Analyst - De la donnée à la décision

Jour 1 - Matin

Comprendre le métier de Data Analyst et le cycle de la donnée

• Rôle du Data Analyst et écosystème data (analyst, scientist, engineer)
• Cycle de vie de la donnée : collecte, préparation, analyse, restitution
• Types de données et sources
• Cadre éthique et réglementaire (RGPD)

Exemple de travaux pratiques (à titre indicatif)

• Fil rouge : cadrage de la problématique d'analyse de Contoso (questions métier, KPI cibles)

Jour 1 - Après-midi

Préparer et explorer des données dans Excel

• Tableaux, formules et fonctions utiles à l'analyse
• Tableaux croisés dynamiques
• Introduction à Power Query
• Première exploration d'un jeu de données

Exemple de travaux pratiques (à titre indicatif)

• Fil rouge : première exploration du jeu de données de Contoso dans Excel

Jour 2 - Matin

Modéliser et structurer les données

• Bases de données relationnelles : tables, clés, relations
• Notions de modélisation (schéma en étoile)
• Granularité et qualité du modèle
• Du fichier plat au modèle structuré

Exemple de travaux pratiques (à titre indicatif)

• Fil rouge : modélisation des données de Contoso (schéma)

Jour 2 - Après-midi

Nettoyer et préparer les données

• Qualité des données : valeurs manquantes, doublons, incohérences
• Transformations et normalisation avec Power Query
• Formats, types et conversions
• Traçabilité des transformations

Exemple de travaux pratiques (à titre indicatif)

• Fil rouge : nettoyage et préparation du jeu de données Contoso

Jour 3 - Matin

Découvrir SQL et interroger une base

• Structure d'une base et rôle du SQL
• Requêtes SELECT, filtres WHERE et tri
• Opérateurs et fonctions de base
• Bonnes pratiques d'écriture

Exemple de travaux pratiques (à titre indicatif)

• Fil rouge : premières requêtes SQL sur la base de Contoso

Jour 3 - Après-midi

Agréger et regrouper les données

• Fonctions d'agrégation (SUM, AVG, COUNT)
• Regroupements GROUP BY et filtres HAVING
• Calcul d'indicateurs
• Vérification et cohérence des résultats

Exemple de travaux pratiques (à titre indicatif)

• Fil rouge : calcul des indicateurs agrégés des ventes de Contoso

Jour 4 - Matin

Combiner plusieurs tables

• Jointures (INNER, LEFT, RIGHT)
• Unions et sous-requêtes
• Croisement de plusieurs sources
• Pièges des jointures

Exemple de travaux pratiques (à titre indicatif)

• Fil rouge : croisement des ventes, clients et produits de Contoso

Jour 4 - Après-midi

Aller plus loin en SQL

• Expressions de table communes (CTE)
• Fonctions de fenêtrage (window functions)
• Manipulation des dates
• Classements et analyses temporelles

Exemple de travaux pratiques (à titre indicatif)

• Fil rouge : analyses temporelles et classements sur les données Contoso

Jour 5 - Matin

Maîtriser les statistiques descriptives

• Indicateurs de tendance centrale et de dispersion
• Distributions et quartiles
• Valeurs aberrantes (outliers)
• Lecture critique des chiffres

Exemple de travaux pratiques (à titre indicatif)

• Fil rouge : caractérisation statistique des ventes de Contoso

Jour 5 - Après-midi

Analyser relations et tendances

• Corrélation et notions de causalité
• Segmentation et comparaison de groupes
• Analyse de tendance et saisonnalité
• Formulation d'hypothèses

Exemple de travaux pratiques (à titre indicatif)

• Fil rouge : identification des facteurs et tendances dans les données Contoso

Jour 6 - Matin

S'initier à Python pour l'analyse

• Notions de Python utiles à l'analyse
• Manipulation de données avec pandas
• Chargement et exploration d'un jeu de données
• Filtres, regroupements et agrégations

Exemple de travaux pratiques (à titre indicatif)

• Fil rouge : chargement et exploration du jeu Contoso avec pandas

Jour 6 - Après-midi

Préparer et visualiser avec Python

• Nettoyage et transformation avec pandas
• Premières visualisations (matplotlib, seaborn)
• Comparaison Python / Excel / SQL selon le besoin
• Reproductibilité de l'analyse

Exemple de travaux pratiques (à titre indicatif)

• Fil rouge : préparation et visualisation des données Contoso en Python

Jour 7 - Matin

Concevoir une visualisation efficace

• Principes de la dataviz et perception visuelle
• Choix du bon graphique selon le message
• Pièges et mauvaises pratiques
• Accessibilité et lisibilité

Exemple de travaux pratiques (à titre indicatif)

• Fil rouge : maquettage des visuels clés de l'analyse Contoso

Jour 7 - Après-midi

Prendre en main Power BI

• Découverte de Power BI Desktop
• Connexion aux sources de données
• Transformation avec Power Query
• Organisation d'un projet de rapport

Exemple de travaux pratiques (à titre indicatif)

• Fil rouge : chargement et préparation des données Contoso dans Power BI

Jour 8 - Matin

Modéliser dans Power BI

• Relations entre tables et modèle de données
• Mesures et colonnes calculées
• Introduction au langage DAX
• Indicateurs clés de performance (KPI)

Exemple de travaux pratiques (à titre indicatif)

• Fil rouge : modèle de données et mesures DAX pour Contoso

Jour 8 - Après-midi

Construire un tableau de bord interactif

• Visuels, mise en page et thèmes
• Filtres, segments et interactions
• Navigation et expérience utilisateur
• Bonnes pratiques de conception

Exemple de travaux pratiques (à titre indicatif)

• Fil rouge : tableau de bord interactif des ventes de Contoso

Jour 9 - Matin

Partager et industrialiser le reporting

• Service Power BI et publication
• Actualisation des données
• Partage, espaces de travail et sécurité
• Notions de gouvernance du reporting

Exemple de travaux pratiques (à titre indicatif)

• Fil rouge : publication et sécurisation du rapport Contoso

Jour 9 - Après-midi

Raconter ses données (data storytelling)

• Adapter le message à l'audience
• Construire une narration à partir des données
• Formuler des recommandations actionnables
• Préparer une restitution convaincante

Exemple de travaux pratiques (à titre indicatif)

• Fil rouge : construction du récit et des recommandations de l'analyse Contoso

Jour 10 - Matin

Réaliser l'analyse de bout en bout (capstone)

• Consolidation de la chaîne : question, données, SQL, analyse, dashboard
• Vérification de la cohérence et de la qualité
• Finalisation du tableau de bord et des conclusions
• Préparation de la soutenance

Exemple de travaux pratiques (à titre indicatif)

• Fil rouge : finalisation de l'étude complète de Contoso

Jour 10 - Après-midi

Restituer et ouvrir vers la suite

• Présentation des résultats et revue par les pairs
• Ouverture : IA pour l'analyse (Copilot dans Power BI et Excel)
• Bilan et feuille de route de montée en compétence

Exemple de travaux pratiques (à titre indicatif)

• Fil rouge : soutenance de l'analyse Contoso et plan de montée en compétence