Data analyst : Exploiter, analyser des données structurées et réaliser des études statistiques

Objectifs et contexte de la certification :

Les secteurs concernés sont : le secteur bancaire, le secteur de l'assurance, le secteur de l'industrie alimentaire, le secteur de la santé, le secteur de l'enseignement ....

La certification valide la capacité à traiter efficacement des ensembles de données quantitatives et/ ou qualitatives à l’aide de techniques et outils d’analyse statistique appropriés.

Compétences attestées :

A partir des données, le chargé d’études statistiques sait s’approprier une problématique, traduire une question en termes statistiques et y répondre à l’aide d’une ou plusieurs méthodes statistiques. De plus, il sait rendre compte du résultat de manière accessible.

A ce titre, il est chargé de :

C1/ - Organiser,  traiter et représenter les données multidimensionnelles avec un logiciel de traitement statistique (le logiciel SAS ou le logiciel R)

   - Suggérer des hypothèses

   - Construire et analyser des indicateurs statistiques usuels (indicateurs de tendance centrale, indicateurs de dispersion, indicateurs de forme)

C2/ Analyser les résultats de tests statistiques (p-values)

C3/ Elaborer un modèle statistique et l’exploiter : choisir la modélisation appropriée et interpréter ses résultats

C4/ Analyser une série temporelle : la décomposer en tendance-saisonnalité, analyser ses corrélations temporelles et  prévoir (via des méthodes de lissage et des modèles ARMA)

C5 /Synthétiser les résultats d’une analyse sous la forme la plus adaptée au public : rapport, graphique, tableaux de bord, indicateurs …

Le titulaire est capable de :

C1/- présenter l’information contenue dans les données à l’aide de tableaux, graphiques et indicateurs numériques

  - mesurer la liaison entre deux variables

  - discerner la pertinence des indicateurs calculés et leurs limites

  - synthétiser des groupes de variables quantitatives (ACP) ou qualitatives (ACM)

   - repérer des profils atypiques

   - construire des groupes homogènes d’individus (segmentations/classifications)

C2/ comprendre et construire des tests d’hypothèses et des intervalles de confiance

C3/ - connaitre et vérifier les hypothèses de bon fonctionnement d’un modèle linéaire

    - interpréter les coefficients d’un modèle

     - repérer les variables importantes d’un modèle

     - repérer les individus atypiques

     - savoir dans quel contexte il convient utiliser un modèle de régression logistique

     - évaluer la qualité du modèle selon sa finalité (prédictive ou explicative)

     - interpréter les coefficients d’un modèle sous différentes formes ; tester leur significativité

C4/ - déterminer les composantes d’une série temporelle (tendance, saisonnalité) et un modèle adapté (additif, multiplicatif)

   - modéliser (et prévoir) une série temporelle via un lissage exponentiel (simple, double, Holt-Winters)

Modalités d'évaluation :

L’inscription à la formation fait l’objet d’une sélection sur dossier. Chaque dossier comprend un curriculum vitae détaillé et une lettre de motivation.

La formation d’une durée de 21 jours (soit 126 heures) a lieu en présentiel. Elle comprend autant d’enseignements théoriques que pratiques.

La formation se déroule sur une période d’environ 7 mois.

Par ailleurs, pour accompagner les stagiaires dans leur progression, une banque d’exercices corrigés et un forum de discussion leur sont mis à disposition pendant tout le cursus sur une plateforme internet.