Devenez Data Analyst
BAC +3/4 Niveau 6 – Code RNCP : 35288
750 heures théoriques | 250 heures de stage pratique
Pourquoi devenir Data Analyst ?
Le Data Analyst a pour mission d’analyser des données brutes collectées en masse (big data) sur le web et les réseaux sociaux pour en tirer des conclusions exploitables par les entreprises.
Profil très recherché par les employeurs, l’analyste de données doit ensuite produire des rapports ou reporting, destinés aux différents services de l’entreprise, afin de faciliter la prise de décision des managers.
Le Data Analyst doit savoir analyser et traiter des données grâce à des langages de programmation tels que R, SQL ou HIVE. La maîtrise de ces langages de programmation lui permettront d’effectuer des recherches dans les bases de données brutes. Dans le but de produire du reporting, il doit également savoir maîtriser des outils comme SAS, Tableau, Microsoft Power BI ou encore Oracle, étudiés lors de nos formations.
Le Data Analyst doit être en mesure d’identifier les problématiques à résoudre grâce aux données recueillies. Il doit être un bon communicant pour pouvoir fournir des informations de façon précise et détaillée aux décideurs.
PROCHAINES SESSIONS
- du 23/09/2024 au 15/05/2025
à distance
Intéressé(e) ? Pour être recontacté(e) par un de nos conseillers, merci de remplir le formulaire ci-dessous
50%* des personnes ayant passé l’examen dans le cadre de leur formation M2i ont obtenu le Titre Professionnel Développeur(se) Web et Web Mobile.
50%* des personnes ayant passé l’examen dans le cadre de leur formation M2i ont obtenu le Titre Professionnel Développeur(se) Web et Web Mobile.
* Taux moyen constaté sur les parcours Développeur ( se) Web Web Mobile suivis chez M2i Formation Diplômante sur l’ensemble de nos centres en 2023. Réussite totale : le candidat a obtenu le titre complet.
Les indicateurs de résultat chiffrés sur le niveau de performance et d’accomplissement des prestations, selon la nature des prestations et des publics accueillis, sont disponibles à la demande.
Le métier de Data Analyst
Le consultant Data Analyst sera capable de participer à un projet Data de façon agile. Il maîtrisera l’ensemble des étapes de mise en place et d’intégration d’une solution Data (collecte, intégration, transformation, stockage, traitement, analyse et visualisation). Il réalisera dans le cadre de Travaux Pratiques et tout au long du cursus des actions qui permettront de constituer une base de donnée sécurisée et d’appliquer des algorithmes mathématiques de machine. Il apprendra aussi à développer des aptitudes techniques
et scientifiques tout au long du cursus.
Recevez la fiche de Formation
Data Analyst
Métiers visés / Passerelles et poursuite d’études
Métiers accessibles*
+ Data Quality Manager
+ Cloud Data Engineer
+ Data Manager
+ Chef de projet CRM
+ Architecte Big Data
+ Consultant Big Data
Passerelles et poursuite d’études possibles**
Data Scientist
* Liste non-exhaustive
** La formation vise l’insertion directe en emploi. Une poursuite de parcours peut néanmoins être envisageable avec des exemples indiqués.
Les financements éligibles
+ Projet de Transition Professionnelle
+ Compte Personnel de Formation (CPF)
+ Contrat de Sécurisation Professionnelle (CSP)
+ Plan de Sauvegarde de l’Emploi (PSE)
+ Plan de Départ Volontaire (PDV)
+ Aide Individuelle à la Formation (AIF)
+ Aide Individuelle Régionale vers l’Emploi (AIRE) – Région Ile-de-France
+ Financement personnel (possibilité de paiement en 4 fois sans frais)
Parcours
La formation est composée d’une période théorique de 750 heures* puis d’une période pratique en entreprise de 250 heures*.
Le nombre d’heures exact est référencé sur le planning de la session.
Compte-tenu de l’évolution du référentiel, des compétences métier et des logiciels, les éléments du programme ne sauraient être contractuels.
*durées moyennes données à titre indicatif
Public concerné
Toute personne en reconversion professionnelle ou souhaitant monter en compétences. Niveau Bac +2 en informatique (réseaux, systèmes…) et une expérience professionnelle en milieu informatique souhaitée.
Toutes nos formations sont accessibles aux personnes en situation de handicap. Pour toute demande d’information, merci de contacter notre référent handicap à diplome@m2iformation.fr.
Objectifs de formation et compétences visés
A l’issue de cette formation, vous serez capable de :
- Construire et alimenter une infrastructure de gestion de données
- Faire de l’analyse exploratoire, descriptive et inférentielle de données
- Faire de l’analyse prédictive de données structurées par l’intelligence artificielle
- Faire de l’analyse prédictive de données non-structurées par l’intelligence artificielle
- Industrialiser un algorithme d’apprentissage automatique et automatiser des processus de décision
- Diriger des projets de gestion de données
TARIF & FINANCEMENT
Tarif :
Taux horaire de 19 euros TTC (soit 15428 euros*).
Demandeurs d’emploi ou financement personnel :
Tarifs spécifiques à consulter auprès du centre concerné pour un accompagnement personnalisé.
*Coût total calculé selon le nombre d’heures théoriques référencé sur le planning de la formation.
Financement :
Quel que soit votre statut (salarié du secteur privé ou public, demandeur d’emploi…), des dispositifs de financement vous aident à réaliser votre projet de formation.
Toutes nos formations sont éligibles au CPF.
fiche actualisée le 09/04/2024
Formation en présentiel à distance
- 35 heures/semaine, du lundi au vendredi de 9h00 à 17h00
- Formation synchrone avec une équipe pédagogique dédiée tout au long du parcours, comme en présentiel
- Modalités : théorie, pratique, travaux de groupes, individuels, réalisation de projets
Pré-requis techniques fortement conseillés pour suivre cette formation à distance
- Connexion internet « Haut débit », 15 mégabits par seconde minimum
- Fibre non obligatoire
- Relier sa box à son ordinateur via un câble réseau
- Résider en France Métropolitaine
- Être muni d’un casque audio/micro
- PC/MAC i5, SSD, 16 Go de RAM.
Cette configuration permet de travailler convenablement sur la partie app mobile hybride plus gourmande en ressource
Pédagogie :
Un apprentissage métier proactif basé sur le faire avec l’accompagnement des formateurs tout au long du parcours. Accès individuel aux ressources de formation et progression personnalisée si besoin. Outils de suivi collectif et individuels (espaces d’échanges et de partage en ligne, salles virtuelles, supports de cours, TP, exercices).
- Evaluation des acquis : tout au long du parcours, tests d’acquisition des savoirs et mesures des savoir-faire lors de situations de mise en application pratique (TPs, exercices, projets), ECF.
- Fin de formation : attestation de fin de formation
- Validation : titre professionnel du Ministère chargé de l’Emploi (reconnu par l’Etat et inscrit au répertoire national des certifications professionnelles (RNCP). Possibilité de validation du titre complet ou de validation partielle (CCP)
- Modalités d’examen : modalités conformes au référentiel de certification du titre visé avec une mise en situation professionnelle, un entretien technique, un questionnaire professionnel et un entretien final (Y compris le temps d’échange avec le livret ECF et le Dossier Professionnel). L’objectif de cet entretien est d’évaluer la représentation que se fait le candidat de l’emploi et des comportements professionnels induits. Présentation détaillée des modalités de certification lors de l’entretien de candidature et en cours de parcours de formation.
Que la formation se déroule en présentiel ou en présentiel à distance, l’examen final permettant de valider le titre professionnel ou la certification professionnelle se fera sur l’un de nos 3 sites (Paris, Lille, Lyon) en présence physique du candidat et des jurys habilités.
- Etre diplômé d’un BAC +2 dans ce domaine
- Petites notions en Algorithmique
- Notions en Excel
- Maitrise d’Internet
- Petites notions sur les systèmes de programmation informatique
Entrée en formation soumise à :
- Entretien(s) avec un(e) Conseiller Formation visant à démontrer la cohérence du projet professionnel en adéquation avec la formation visée
- Positionnement via une plateforme de test
- Validation du financement du parcours (délai d’accès variable selon le calendrier de la formation et le dispositif de financement mobilisé, entre 15 jours et 5 mois).
- Linux
- Python
- Hadoop
- Spark
- Scala
- APKI
- Big Data
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