Afpa Cours de Data Analytics: Le guide complet

Ce guide détaille la formation Cours d'Analyse de Données proposée par Afpa.

Il vise à vous aider à comprendre le contenu, les modalités, les débouchés et les points pratiques pour vous inscrire.

Chaque section est conçue pour être utile, claire et directement exploitable si vous envisagez ce parcours.

• Durée: 12 semaines (420 heures).
• Format: En centre et à distance.
• Validation: Attestation de suivi de formation.

Ce guide s'adresse à toute personne curieuse d'entrer dans le domaine de l'analyse de données et souhaitant évaluer si cette formation Afpa correspond à son projet professionnel.

Contenu pédagogique : ce que vous apprendrez

La formation se compose de trois modules et d'une période en entreprise.

• Période d'intégration: accueil, objectifs et sensibilisation au développement durable (1 journée).
• Module 1: gestion des bases de données, SQL, entrepôt de données et modélisation multidimensionnelle (14 jours).
• Module 2: analyse et visualisation, ELT/Big Data, reporting, datavisualisation et Python pour le traitement des données (21 jours).
• Module 3: gestion de projet Data Analyst et cas de synthèse (4 jours).
• Période en entreprise: immersion pratique permettant d'appliquer les compétences acquises (20 jours).

Les logiciels cités peuvent varier selon les évolutions technologiques, mais les finalités pédagogiques restent constantes.

Débouchés et missions types après la formation

Le métier de Data Analyst est transversal et présent dans de nombreux secteurs.

• Réaliser des dashboards et des indicateurs de suivi pour le pilotage métier.
• Nettoyer et préparer des jeux de données en vue d'analyses décisionnelles.
• Concevoir des modèles statistiques pour segmenter ou prédire des comportements.
• Interroger et extraire des données depuis des bases relationnelles à l'aide de SQL.
• Présenter des résultats clairs et adaptés à différents publics.

Ces missions peuvent se retrouver dans le marketing, la finance, la logistique, la santé et bien d'autres secteurs.

À qui s'adresse cette formation

La formation est ouverte au tout public, sous réserve de prérequis techniques.

• Personnes titulaires d'un diplôme de niveau 7 (bac+5) en informatique ou statistiques, ou ayant une expérience équivalente.
• Professionnels souhaitant se reconvertir vers l'analyse de données.
• Techniciens et ingénieurs voulant maîtriser SQL et Python pour leurs activités.
• Toute personne motivée par le traitement et l'interprétation de données.

Un socle en mathématiques, statistiques et programmation est recommandé pour tirer le meilleur parti du parcours.

Modalités pédagogiques et rythme

La formation mixe présentiel et distanciel pour s'adapter aux contraintes des apprenants.

• Durée totale de 420 heures réparties sur 12 semaines.
• Séquences de cours en centre alternées avec des travaux pratiques en ligne.
• Évaluations régulières et un bilan final d'une demi-journée.
• Accompagnement possible pour les personnes en situation de handicap.

Le rythme est soutenu et conçu pour développer rapidement des compétences opérationnelles.

Prérequis et conseils d'admission

L'accès à la formation suit une procédure centrée sur l'adéquation du projet.

• Posséder un diplôme de niveau 7 ou une expérience professionnelle significative en informatique orientée big data.
• Maîtriser un langage de programmation et des notions de statistiques fondamentales.
• Passer éventuellement par des étapes d'information, d'évaluation et d'entretien pour définir le parcours adapté.
• S'informer sur les dates et la programmation pour anticiper les places disponibles.

Préparez un dossier solide et mettez en avant les expériences pertinentes lors de l'entretien.

Pourquoi nous recommandons cette formation

Nous recommandons ce cours parce qu'il combine compétences techniques et mise en pratique en entreprise.

Nous apprécions la structure modulaire qui permet d'acquérir des compétences progressives et directement applicables.

Nous valorisons également la flexibilité du format hybride qui facilite la conciliation avec une activité professionnelle.

1. Le cursus couvre les compétences clés demandées sur le marché pour un Data Analyst.
2. La présence d'une période en entreprise augmente significativement l'employabilité des stagiaires.
3. Sur Orgranico nous estimons que ce type d'investissement en compétences est pertinent pour les parcours de reconversion comme pour la montée en compétences.

Comment se préparer avant la formation

Quelques actions simples maximisent vos chances de réussite dès le démarrage.

• Réviser les fondamentaux de statistiques (moyenne, écart-type, lois de probabilité).
• Se familiariser avec Python et les bibliothèques de traitement de données.
• Pratiquer des requêtes SQL sur des jeux de données ouverts.
• Découvrir des outils de datavisualisation pour comprendre les bonnes pratiques de présentation.

Ces travaux préparatoires vous permettront d'être opérationnel plus rapidement pendant la formation.

Comment postuler à la formation

La procédure d'accès comprend plusieurs étapes d'information et d'évaluation.

Régions et implantation

La formation est proposée sur plusieurs sites et certaines régions recrutent davantage.

• Vérifier la programmation par site pour connaître les sessions disponibles.
• Les opportunités d'insertion peuvent varier selon la région et le tissu économique local.
• Prendre contact avec un conseiller permet d'identifier la session la plus adaptée.

Anticipez votre calendrier et renseignez-vous rapidement pour sécuriser une place.

Formations complémentaires et parcours possible

Après cette formation, plusieurs options permettent d'approfondir ou d'élargir vos compétences.

• Module de spécialisation Data Scientist pour approfondir les techniques de machine learning.
• Formations sur l'automatisation et la mise en production des workflows data.
• Certifications complémentaires en outils de datavisualisation ou en cloud data pour valoriser votre profil.

Ces étapes supplémentaires permettent d'évoluer vers des postes à plus forte responsabilité ou vers des spécialités techniques.

Considérations finales

La formation Afpa « Cours d'Analyse de Données » est une option sérieuse pour acquérir des compétences opérationnelles en data.

Elle convient particulièrement aux personnes disposant déjà d'un socle technique et souhaitant une montée en compétences rapide.

Sur Orgranico nous estimons que ce parcours représente un bon compromis entre théorie et pratique pour se positionner comme Data Analyst sur le marché.