🎯 Formation : Data Analyste Big Data (50h)
🎯 1. Objectifs de la formation
À la fin de cette formation, le participant sera capable de :
- Comprendre les concepts fondamentaux du Big Data
- Manipuler et analyser des données avec Python
- Utiliser des outils d’analyse comme Power BI
- Interroger des bases de données avec SQL
- Traiter des volumes de données importants avec Apache Spark
- Construire des tableaux de bord interactifs
- Réaliser un mini-projet Data Analyst complet
👥 2. Public cible
- Étudiants en informatique, gestion, statistiques
- Développeurs souhaitant évoluer vers la Data
- Analystes métier (finance, marketing…)
- Toute personne souhaitant devenir Data Analyst
Prérequis :
- Bases en informatique
- Notions de logique / mathématiques
- Aucun niveau avancé requis en programmation
🕒 3. Durée et organisation
- Durée totale : 50 heures
- Format : présentiel ou à distance
- Approche : théorie (30%) + pratique (70%)
📚 4. Programme détaillé (50h)
🔹 Module 1 : Introduction au Big Data (4h)
- Définition du Big Data
- Les 5V (Volume, Vélocité, Variété, Véracité, Valeur)
- Architecture Big Data
- Rôle du Data Analyst
🔹 Module 2 : Bases de données & SQL (8h)
- Introduction aux bases de données relationnelles
- Modèle relationnel
- Requêtes SQL :
- SELECT, WHERE, ORDER BY
- JOIN (INNER, LEFT…)
- GROUP BY, HAVING
- Mini TP pratique avec MySQL
🔹 Module 3 : Analyse de données avec Python (12h)
- Introduction à Python
- Librairies principales :
- NumPy
- Pandas
- Matplotlib
- Nettoyage et transformation des données
- Analyse exploratoire (EDA)
- TP : analyse d’un dataset réel
🔹 Module 4 : Data Visualization (6h)
- Principes de visualisation
- Création de dashboards avec Power BI
- Graphiques :
- histogrammes
- courbes
- cartes
- TP : tableau de bord interactif
🔹 Module 5 : Big Data & Apache Spark (10h)
- Introduction à Hadoop
- Concepts de Apache Spark
- Traitement distribué
- Spark avec Python (PySpark)
- Manipulation de données volumineuses
- TP pratique
🔹 Module 6 : Projet Data Analyst (8h)
- Étude de cas réelle :
- nettoyage des données
- analyse
- visualisation
- Création d’un dashboard
- Présentation du projet
🔹 Module 7 : Bonnes pratiques & métiers (2h)
- Méthodologie d’analyse
- Data storytelling
- Introduction aux métiers :
- Data Analyst
- Data Engineer
- Data Scientist
🧪 5. Méthodologie pédagogique
- Cours interactifs
- Travaux pratiques (TP)
- Études de cas réels
- Mini-projets
- Projet final
📊 6. Évaluation
- Exercices pratiques
- Quiz
- Projet final (présentation + dashboard)
🏆 7. Résultats attendus
À la fin, le participant pourra :
- Analyser des données réelles
- Créer des dashboards professionnels
- Utiliser des outils Big Data
- Se préparer à des certifications (ex : Power BI)