Aujourd’hui, les Data Analysts jouent un rôle crucial au sein des organisations en interprétant les données brutes issues des systèmes d’information pour fournir des informations exploitables et qualifiées.
Se reposant sur des techniques d’analyse statistique, leur mission est d’identifier des tendances, élaborer des rapports clairs et aider à la prise de décisions éclairées en fournissant des tableaux de bord permettant de mettre à disposition des équipes les apprentissages tirés de l’analyse des données suivies.
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Faire ses premiers pas en tant que Data Analyst
Par votre rôle au sein de l'organisation et vos missions vous amenant à interagir avec les différents services, il est primordial en tant que Data Analysts d'être en mesure d'expliquer les différentes notions qui régissent la data, comprendre les différentes étapes qui constituent le cycle de vie de la donnée et d'être en capacité de générer des représentations visuelles au travers de la pratique de la Data Visualisation.
FDXDL
Fondamentaux de la Data Literacy
Acquérir et développer une culture Data pour des prises de décision éclairées
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Consolider ses bonnes pratiques de Data Analyst
Par votre expertise et vos interactions avec des équipes opérationnelles de services divers et variés au sein de l'organisation, vous serez amener à cadrer et piloter des projets de Data Science.
En ce sens, nos experts et expertes OCTO recommandent d'intégrer à votre palette de compétences les techniques et méthodes issues du Delivery Agile pour anticiper les pièges et embuches spécifiques aux projets de Data Science.
SGMDM
Master Data : gérer et gouverner efficacement vos données de référence
Améliorer de façon durable la qualité, la maintenabilité et l’accessibilité à vos données de référence
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Élargir ses perspectives de Data Analyst
En tant qu'analyste de la donnée, vous pourrez compléter votre boîte à outils en vous appropriant les principes fondamentaux de la Data Science et du MLOps.
Ces formations viendront consolider vos interactions avec les autres métiers de la data lors du cadrage et pilotage de projet de Machine Learning, en vous appropriant des pratiques communes.
DSFDX
Fondamentaux de la Data Science
S'initier à la pratique de la Data Science et constituer sa première boîte à outils de Data Scientist
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DSIND
MLOps : industrialisation d’un projet de Data Science
Adopter les bonnes pratiques de développement pour la Data Science
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La puissance prédictive au service des orientations stratégiques
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Machine Learning Engineer
L'ingénierie logiciel au profit de vos projets de Data Science
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Data Engineer
L'ingénierie de la donnée pour stimuler et favoriser l'innovation
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