Analyse des données avec Excel

40h

Cette formation est ouverte à tous, elle est destinée en particulier aux personnes qui souhaitent tirer parti des données dans leurs rôles fonctionnels existants ou aux personnes qui envisagent de construire une carrière en Data Visualisation. Avec l'essor du digital, les données permettent d'analyser plus finement et d'anticiper les comportements sociaux. En apprenant du passé, en tirant les leçons des échecs, en capitalisant sur les forces, les entreprises peuvent cibler de nouveaux clients. Elles peuvent également mieux déterminer voire ajuster leurs prix de vente et fiabiliser leurs prévisions pour les segments marchés existants ou nouveaux. La datascience s'inscrit désormais dans un fort courant d'analyse des comportements individuels mais également sociaux, en réseaux en fonction de l'environnement relationnel. Elles permettent également d'étudier l'impact sur le climat, la santé en diagnostiquant grâce à des techniques de reconnaissance d'image. En finance les applications sont également nombreuses par exemple en construisant des algorithmes améliorant les stratégies de trading à haut fréquence. De manière globale les applications de data science ne sont pas restreintes à un champ particulier mais plutôt interdisciplinaires par nature.

Lunaire

Performant

Orienté compétences

Festif

Collaboratif

Apprentissage par projets

Padawan

Cross Device

Cours accessibles depuis PC, Tablette, Smartphone...

Terre

Accessible

La qualité à prix économique


Objectifs de la mission

Le programme « Analyse de données avec Excel » aide les gens à acquérir une connaissance approfondie d'Excel et une large compréhension des divers outils de visualisation des données. Quelques chiffres : D'ici 2020, ce sera l'un des emplois les plus demandés à travers le monde Aux États-Unis, les professionnels gagnent un salaire moyen d'environ 20990 $ en tant que Data Analyst Salaire initial de 7 000 $ à 8 387 $ (États-Unis) Près de 100 000 emplois actuellement créés en DataScience Augmentation de 6% de l’emploi prévue pour l’analytique

Compétences

   Analyse de données

   Evaluation des risques

   Analyse de l'activité


Programme

Qui devrait suivre cette formation ? Les jeunes diplômés intéressés par un début de carrière dans l’industrie de l’analyse de données. Des personnes de la finance, des ventes, de la chaîne d’approvisionnement, de la satisfaction client qui travaillent avec des professionnels des données de la logistique, de la comptabilité, du marketing, du commerce, de l’administration, de la fabrication, de la recherche et du développement. N’importe qui souhaitant débuter dans l’industrie de la visualisation de données, de la science des données ou de l’analyse

Datascientist - Machine Learning

Analyse des données avec Excel

Qui devrait suivre cette formation ? Les jeunes diplômés intéressés par un début de carrière dans l’industrie de l’analyse de données. Des personnes de la finance, des ventes, de la chaîne d’approvisionnement, de la satisfaction client qui travaillent avec des professionnels des données de la logistique, de la comptabilité, du marketing, du commerce, de l’administration, de la fabrication, de la recherche et du développement. N’importe qui souhaitant débuter dans l’industrie de la visualisation de données, de la science des données ou de l’analyse

PRÉ-REQUIS

Matériel : Accès à un ordinateur (PC ou Mac), muni d’un microphone, une webcam et une bonne connexion internet

Langue : Pour les apprenants étrangers, un niveau de français C1-C2 est conseillé pour la réussite de la formation

PROGRAMME

Module 1 - Introduction à la datascience

    Introduction à Python

    Data Analysis Pipeline

    Analyse de données brutes et retraitement

    Data cleaning - crunching

    Aperçu des techniques d'analyse

    Business Analytics

    Business Intelligence

    Exemple tirés de l'industrie

Module 2 - Introduction à la visualisation de données

    Qu'est-ce que la Data Visualization

    De l'importance de la Data Visualization

     Analyse visuelle d'un pipeline de données

    Introduction aux outils DV de l'industrie : Tableau, Power BI, QlikView

Module 3 - Les fondamentaux d'Excel

    Les fondamentaux d'Excel : logique, organisation de la donnée, fonctions basiques

    Fonctions avancées

    Principes de base : référence de cellule, figer les volets, fonctions simples et fonctions avancées

    Tris et filtres

    Filtrage et tri de données, dédoublonnage

    Data Manipulation en utilisant les fonctions avancées d'Excel

    Analyse et visualisation de données en utilisant les fonctionnalités avancées d'Excel : prévisions, scenarios, tables de données, tableaux croisés dynamiques, chart, sparkline...

Module 4 - Data Cleaning , data crunching et usage des conditionnalités sur Excel

    Formules conditionnelles

    Les mise en forme conditionnelles

    Opérateurs logiques : Si, Et, Ou, fonctions Si imbriquées

    Travailler à partir de données textuelles

    Concatener

    Gauche, Droite ...

Module 5 - Fonctions de date

    Composer et recomposer des dates

Module 7 - Analyse des données et visualisation en utilisant les fonctions avancées d'Excel

    Définition d'objectifs, Scenarios, Table de données,

    Recherche d'erreurs pluggin

    Tableaux croisés dynamiques : tous les secrets

    Charts : pivots, combo, sparklines

    Macro et VBA

Module 8 - Introduction aux statistiques et applications dans Excel

    Statistiques descriptives

    Statistiques déductives

    Régression, Anova, Corrélation

    Covariance

    Histogrammes

Module 9 - Introduction à MS SQL & MS Access

     Concepts de base de base de données

    Concepts de bases de données relationnelles

    Types de données

    Tables

    Tables

Module 10 - SQL Queries & Views

    Les requêtes dans SQL

    Types de données

    Concepts de bases de données relationnelles

    Sélection, Insertion, Mise à jour, Suppression

    Créer et mettre à jour

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À propos du formateur

Cours

Vishal Mishra

DIRIGEANT, INFORMATIQUE