Pour une formation complète en Data Science et Data Analytics, les modules peuvent être organisés de manière progressive, du niveau débutant au niveau avancé.
Bloc 1 : Fondamentaux
1. Introduction à la Data Science et au Data Analytics
2. Mathématiques pour la science des données
Statistiques descriptives
Probabilités
Algèbre linéaire
3. Introduction aux bases de données
Bloc 2 : Programmation
4. Python pour l'analyse des données
5. R pour les statistiques (optionnel mais utile)
6. SQL pour l'interrogation des bases de données
7. Git et GitHub (gestion de versions)
Bloc 3 : Analyse de données
8. Nettoyage et préparation des données
9. Analyse exploratoire des données (EDA)
10. Visualisation des données avec Excel, Power BI, Tableau et Python (Matplotlib, Plotly)
Bloc 4 : Statistiques appliquées
11. Statistiques inférentielles
12. Régression linéaire et logistique
13. Séries temporelles
14. Tests d'hypothèses
Bloc 5 : Machine Learning
15. Introduction au Machine Learning
16. Apprentissage supervisé
17. Apprentissage non supervisé
18. Évaluation et optimisation des modèles
Bloc 6 : Big Data et Cloud
19. Introduction au Big Data
20. Apache Spark
21. Hadoop (notions)
22. Introduction au Cloud (AWS, Azure ou Google Cloud)
Bloc 7 : Intelligence artificielle
23. Deep Learning
24. Traitement automatique du langage naturel (NLP)
25. Vision par ordinateur (Computer Vision)
26. IA générative (LLM, ChatGPT, etc.)
Bloc 8 : Applications métier
27. Data Analytics pour la finance
28. Data Analytics pour la santé
29. Data Analytics pour l'agriculture
30. Business Intelligence (BI)
Bloc 9 : Communication des résultats
31. Création de tableaux de bord interactifs
32. Storytelling avec les données
33. Rédaction de rapports d'analyse
Bloc 10 : Projet professionnel
34. Projet de fin de formation sur des données réelles
35. Construction d'un portfolio
36. Préparation aux certifications et aux entretiens d'embauche
Logiciels et outils à maîtriser
Excel (avancé)
SQL
Python
R
Power BI
Tableau
Jupyter Notebook
Google Colab
GitHub
VS Code
Pour une formation professionnelle de 6 mois, ces modules peuvent être répartis en trois niveaux :
Niveau 1 (Débutant) : Excel, statistiques, SQL, Python de base.
Niveau 2 (Intermédiaire) : analyse de données, Power BI, Tableau, régression, séries temporelles.
Niveau 3 (Avancé) : Machine Learning, Deep Learning, Big Data, Cloud, projet professionnel.
Cette progression permet aux participants d'acquérir des compétences directement exploitables en entreprise tout en construisant une base solide pour évoluer vers la Data Science avancée.
