Cours de Data Analytics par Afpa: Le guide complet pour devenir Data Analyst

Cette page présente un guide complet du Cours d'Analyse de Données proposé par Afpa.

Le but est d'expliquer le contenu, la durée, les prérequis, les débouchés et les modalités pratiques pour vous aider à décider si cette formation vous convient.

Nous avons structuré ce guide pour qu'il soit facile à lire et pour que vous puissiez retrouver rapidement les informations essentielles.

Toutes les informations proviennent des ressources officielles de l'organisme et d'éléments publics connus au moment de la rédaction.

• Type : Formation professionnalisante en centre et à distance.
• Durée : 12 semaines (420 heures au total).
• Validation : Attestation de suivi de formation.
• Public : Tout public, sous réserve des prérequis annoncés.

Ce guide vous permettra de comprendre précisément ce que couvre la formation et si elle correspond à votre projet professionnel.

Programme et déroulé de la formation

Le cursus se compose de modules pédagogiques suivis d'une période en entreprise.

• Période d'intégration : Accueil, présentation des objectifs et sensibilisation au développement durable (1 journée).
• Module 1 : Gérer des bases de données, SQL, conception de Data Warehouse et modélisation multidimensionnelle (14 jours).
• Module 2 : Analyse et visualisation des données, ELT de type Talend, écosystème Hadoop, reporting, datavisualisation et Python pour le traitement des données (21 jours).
• Module 3 : Gestion de projet Data Analyst et cas pratiques (4 jours).
• Période en entreprise : 20 jours de mise en situation professionnelle.
• Bilan : Restitution finale et évaluation (1/2 journée).

Les logiciels employés peuvent évoluer au fil du temps pour rester en phase avec les pratiques du secteur, mais les objectifs pédagogiques restent identiques.

Les principaux atouts de la formation

Cette formation présente plusieurs avantages pour qui veut se spécialiser en data analytics.

• Acquisition de compétences techniques solides

  SQL, Python, ELT et outils de datavisualisation sont au cœur du programme et vous permettront d'intervenir sur l'ensemble de la chaîne de traitement des données.

• Format professionnalisant et concret

  Modules pratiques et période en entreprise facilitent la mise en situation et la montée en compétences opérationnelles.

• Mix centre / distanciel

  Flexibilité pour les personnes qui ne peuvent pas être présentes à plein temps en centre tout en conservant l'immersion pédagogique.

• Indicateurs de qualité

  Taux de satisfaction et de réussite publiés attestent d'une expérience formatrice reconnue.

• Accompagnement pour l'accessibilité

  Prise en charge des parcours adaptés pour les personnes en situation de handicap afin de faciliter la réussite.

Compétences visées à l'issue de la formation

La formation vise des compétences concrètes et immédiatement mobilisables en entreprise.

• Organiser, traiter et représenter des données multidimensionnelles avec un logiciel statistique.
• Analyser les résultats de tests statistiques et interpréter des conclusions opérationnelles.
• Élaborer et exploiter un modèle statistique pour répondre à une problématique métier.
• Analyser une série temporelle et en tirer des enseignements pour la décision.
• Synthétiser et présenter des résultats adaptés à différents publics.

Ces compétences sont recherchées dans les équipes marketing, finance, opérations et R&D des entreprises.

Pour qui est cette formation ?

Le parcours est conçu pour des candidats disposant déjà de bases solides en informatique ou statistiques.

• Diplômés bac+5 en informatique ou statistiques appliquées souhaitant se spécialiser.
• Professionnels avec expérience significative en informatique orientée big data.
• Personnes cherchant une reconversion vers les métiers de l'analyse de données.

L'accès se fait après une évaluation du profil pour définir le parcours le plus adapté (standard, raccourci ou renforcé).

Prérequis et conditions d'admission

La sélection repose sur des connaissances préalables et une procédure d'accès structurée.

• Prérequis académiques : diplôme de niveau 7 (bac+5) dans les domaines concernés ou expérience professionnelle équivalente.
• Compétences techniques : connaissance d'au moins un langage de programmation et notions de mathématiques et statistiques.
• Processus d'admission : information, dossier, évaluation des acquis et entretien individuel selon le dispositif.

Les délais d'accès dépendent de la programmation des sessions et des places disponibles.

Avantages et limites

Voici un résumé concis pour peser le pour et le contre.

Avantages

• Programme professionnalisant

  Le contenu est orienté vers la pratique avec une période en entreprise pour valider les acquis.

• Compétences techniques variées

  Les participants apprennent SQL, Python, ELT, Hadoop et datavisualisation, ce qui est un atout sur le marché.

• Flexibilité pédagogique

  Format mixte centre/distanciel adapté aux profils en activité ou à distance.

Inconvénients

• Tarif non public

  Le prix n'est pas affiché publiquement et nécessite une prise de contact pour obtenir un devis.

• Niveau requis élevé

  Les prérequis exigent un bagage de niveau avancé, ce qui peut exclure certains profils en reconversion totale.

• Attestation et non diplôme

  La validation visée est une attestation de suivi, ce qui peut être moins valorisé qu'un diplôme pour certains recruteurs.

Outils et pédagogie utilisés

La formation combine théorie, ateliers pratiques et projets applicatifs.

• SQL et gestion de bases relationnelles pour le requêtage et la modélisation des données.
• Python pour le nettoyage, l'analyse et l'automatisation des traitements de données.
• ELT (ex : Talend) et Hadoop pour l'approche big data et le traitement à l'échelle.
• Outils de datavisualisation pour la restitution des résultats et le reporting.

Les logiciels exacts peuvent varier pour suivre l'évolution technologique, mais les finalités pédagogiques demeurent.

Pourquoi nous recommandons cette formation

Nous recommandons cette formation car elle offre un équilibre entre compétences techniques et mise en situation professionnelle.

Nous estimons que le format professionnalisant avec une période en entreprise augmente les chances d'employabilité.

La diversité des modules permet d'acquérir une vision globale de la chaîne data, du stockage à la visualisation.

1. La formation couvre des technologies et méthodes demandées sur le marché du travail, ce qui la rend pertinente pour une montée en compétences rapide.
2. Le mix centre/distanciel et la durée concentrée permettent d'atteindre des objectifs opérationnels en quelques semaines.
3. CheersToSochi considère que ce parcours constitue une option sérieuse pour les candidats qui cherchent une spécialisation appliquée en Data Analytics.

Débouchés et poursuite de carrière

Les métiers accessibles après la formation sont variés et en forte demande.

• Data Analyst en entreprise, chargé de produire des rapports et d'analyser les données métiers.
• Junior BI Analyst pour des travaux de reporting et de tableau de bord.
• Assistant Data Scientist pour des profils souhaitant évoluer vers des modèles prédictifs.

Il est également possible de poursuivre par des modules complémentaires ou une spécialisation Data Scientist selon le projet professionnel.

Comment postuler

La procédure d'accès comporte plusieurs étapes adaptées au parcours du candidat.

• Téléphone : 3936 pour obtenir des renseignements et vérifier les sessions disponibles.

• Contacter le centre Afpa local pour connaître les dates et modalités d'inscription.

• Préparer un dossier et prévoir un entretien d'évaluation des acquis selon le dispositif choisi.

Contacter un conseiller pour s'informer

• Téléphone : 3936 pour obtenir des renseignements et vérifier les sessions disponibles.
• Contacter le centre Afpa local pour connaître les dates et modalités d'inscription.
• Préparer un dossier et prévoir un entretien d'évaluation des acquis selon le dispositif choisi.

Financement et accessibilité

Quelques points pratiques concernant le financement et l'accès à la session.

• Financement : Certaines sessions sont finançables avec le compte personnel de formation (CPF).
• Tarif : Le prix est à demander directement auprès de l'organisme pour obtenir un devis précis.
• Limites de candidature : Il n'est pas possible de postuler à plus de 5 formations en 30 jours et il existe des restrictions par session.
• Accessibilité : Un accompagnement spécifique est prévu pour les personnes en situation de handicap.

Pour l'organisation de votre financement, prévoir un contact avec un conseiller pour clarifier les modalités.

Questions fréquentes

Conseils pour tirer le meilleur parti de la formation

Quelques astuces pratiques pour réussir votre parcours en Data Analytics.

• Travaillez régulièrement sur des petits projets pour consolider les notions vues en cours.
• Pratiquez Python et SQL avant le démarrage pour accélérer votre apprentissage.
• Constituez un portfolio avec des notebooks, dashboards et exemples de jeux de données exploités.
• Profitez de la période en entreprise pour créer des contacts et démontrer votre valeur ajoutée.

Une bonne préparation avant le démarrage et une attitude proactive pendant la formation facilitent l'insertion professionnelle.

Dernières considérations

La formation Afpa pour se spécialiser en Data Analyst présente une offre complète et professionnalisante adaptée aux profils déjà formés ou expérimentés.

Le format, le contenu technique et la présence d'une période en entreprise constituent des atouts pour améliorer l'employabilité.

Pour toute démarche pratique, nous recommandons de contacter directement l'organisme pour obtenir le détail des tarifs et des sessions programmées.

CheersToSochi souligne que ce parcours mérite d'être considéré par les candidats sérieux souhaitant évoluer rapidement vers des fonctions d'analyse de données.