Lundi
18h30-21h
Session 1 : Pratiquez en petits groupes avec l'aide de nos experts et posez toutes vos questions.
Devenez autonome en Data grâce à SQL, Google Data Studio et Google Sheets. Apprenez à mener des analyses sur des vraies données d’entreprises !
4.98/5 - 5 200+ avis d'étudiants
Vous manquez d’autonomie
Vous dépendez de vos équipes techniques / data pour du SQL ou des visualisations et souhaitez devenir autonome.
Vos tâches sont répétitives
Vous souhaitez mettre en place des dashboards automatisés dans le cadre de votre activité.
Vous vous intéressez à la Data
Vous souhaitez avoir une introduction approfondie à l'analyse de données, telle qu’elle est vraiment pratiquée en entreprise.
La Data Analyse utilise beaucoup d'outils pour différentes fonctions (Data Warehouse, Data Lake, ELT..). Comprenez leurs usages et découvrez les architectures analytiques modernes, ainsi que les indicateurs de performances (KPIs) utilisés par les plus belles boîtes de la Tech.
En Data Analyse, la forme compte autant que le fond. Apprenez à réaliser des graphiques et des dashboards automatisés qui font mouche, avec Google Sheets ou Google Data Studio, selon le volume de vos données.
Le langage SQL est au cœur de la Data Analyse. Apprenez à l'utiliser, pour requêter n'importe quelle base de données relationnelles. Devenez indépendant de vos équipes techniques.
Choix de graphiques, réflexes statistiques, comment explorer et transformer vos données... L’analyse n’aura plus de secret pour vous !
SEMAINE TYPE
Lundi
18h30-21h
Session 1 : Pratiquez en petits groupes avec l'aide de nos experts et posez toutes vos questions.
Mardi & mercredi
Asynchrone
Préparation de la session 2 en vidéo. Retour sur la session 1 : si vous avez le temps, reprenez vos exercices !
Jeudi
18h30-21h
Session 2: Pratiquez en petits groupes avec l'aide de nos experts et posez toutes vos questions
Du vendredi au dimanche
Asynchrone
Préparez la session 3 avec la leçon vidéo en ligne. N'oubliez pas de revoir les exercices de la session 2 plus tôt dans la semaine.
Consultez le programme de notre formation, semaine par semaine.
En pratique :
In practice:
In practice:
Les ensembles de données sur lesquels vous pouvez travailler :
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