Objectifs et contexte de la formation

Le Bachelor Data Analytics est une formation complète qui se concentre sur l’exploitation de la croissance
exponentielle des données. Dans notre société actuelle, les données sont générées à une échelle sans précédent,
créant ainsi de nouvelles opportunités et des défis majeurs pour les entreprises. Selon les statistiques récentes, plus de 90 % des données dans le monde ont été créées au cours des deux dernières années seulement.
Cette explosion des données nécessite des professionnels qualifiés capables de comprendre, analyser et exploiter
efficacement ces ressources précieuses. Le Bachelor Data Analytics forme les étudiants aux compétences nécessaires pour naviguer dans cet environnement complexe. Les participants apprendront à manipuler, nettoyer et analyser des ensembles de données massifs, à identifier des modèles et des tendances, et à présenter des résultats pertinents de manière claire et concise.

Au-delà des compétences techniques, la formation met également l’accent sur le développement des compétences en communication et en résolution de problèmes. Les étudiants apprendront à collaborer avec des équipes multidisciplinaires, à communiquer efficacement leurs résultats et à respecter les normes éthiques et de confidentialité en matière de données.

Le Bachelor Data Analytics prépare les étudiants à devenir des experts recherchés dans le domaine de l’analyse de
données. Les entreprises de tous les secteurs sont à la recherche de professionnels capables d’exploiter ces ressources de données pour prendre des décisions éclairées, améliorer leurs processus et développer leur avantage concurrentiel.

Activités visées
• Analyse des besoins en données : Le Data Analyst travaille en étroite collaboration avec les parties prenantes de l’entreprise pour comprendre leurs besoins en termes de données. Il identifie les questions clés à résoudre, les objectifs spécifiques à atteindre et les indicateurs de performance pertinents.
• Collecte et nettoyage des données : Le Data Analyst est responsable de la collecte et de l’agrégation des
données nécessaires à l’analyse. Il s’assure de la qualité et de la cohérence des données en effectuant des
opérations de nettoyage, de filtrage et de transformation.
• Exploration et analyse des données : Le Data Analyst utilise des techniques statistiques et des outils d’analyse
pour explorer les données, détecter les tendances, les modèles et les relations significatives. Il effectue des
analyses approfondies pour identifier des insights et des opportunités d’amélioration.
• Création de tableaux de bord et de rapports : Le Data Analyst conçoit et développe des tableaux de bord
interactifs, des visualisations de données et des rapports pour présenter les résultats de manière claire et
compréhensible. Il communique les insights et les recommandations aux parties prenantes de l’entreprise.
• Prévision et modélisation : Le Data Analyst utilise des techniques de modélisation statistique pour prévoir
des tendances, des comportements ou des résultats futurs. Il développe des modèles prédictifs et des
scénarios pour aider l’entreprise à prendre des décisions éclairées.
• Suivi des indicateurs de performance : Le Data Analyst établit des métriques et des indicateurs de
performance clés (KPI) pour mesurer l’efficacité des initiatives et des stratégies de l’entreprise. Il surveille les
KPI, identifie les écarts par rapport aux objectifs et recommande des actions correctives.
• Optimisation des processus : Le Data Analyst identifie les inefficiences et les opportunités d’optimisation
dans les processus métier de l’entreprise en utilisant des analyses de données. Il propose des améliorations
basées sur des preuves quantitatives pour accroître l’efficacité opérationnelle et la rentabilité.
• Collaboration interfonctionnelle : Le Data Analyst travaille en étroite collaboration avec d’autres équipes,
telles que les équipes marketing, les équipes financières et les équipes opérationnelles, pour comprendre
leurs besoins spécifiques en données et leur fournir un soutien analytique.

• Veille technologique et méthodologique : Le Data Analyst se tient au courant des dernières tendances, des
outils et des techniques en matière d’analyse de données. Il explore de nouvelles approches et technologies
pour améliorer les pratiques d’analyse et rester à la pointe de son domaine.
• Conseil et recommandations stratégiques : En combinant leur expertise en données avec une compréhension
approfondie des besoins de l’entreprise, les Data Analysts fournissent des conseils stratégiques pour soutenir
la prise de décision. Ils recommandent des actions basées sur des analyses approfondies pour améliorer la
performance globale de l’entreprise.

Blocs de compétences

BLOC DE COMPÉTENCE 1 : Stockage et structuration initiale des données
– Comprendre les différents formats de fichiers, tels que CSV, Excel, XML et JSON, et savoir
quand utiliser chacun selon les besoins du projet.
– Maitriser les principes des bases de données relationnelles et la structure de tables,
relations et clés.
– Manipuler efficacement des bases de données en utilisant des outils de gestion spécialisés.
– Assurer la sécurité et l’intégrité des données en mettant en place des mesures telles que
l’authentification, le chiffrement, les permissions, et en protégeant contre la corruption ou
la perte.

BLOC DE COMPÉTENCE 2 : Collecte des données de différentes sources
– Acquérir des compétences en web scraping pour collecter des données directement depuis
des sites web en utilisant des outils tels que BeautifulSoup ou Scrapy.
– Interagir efficacement avec des systèmes de fichiers, que ce soit localement ou sur le
cloud, pour organiser, lire, et écrire des données.
– Traiter et convertir des données depuis et vers divers formats, comme CSV, JSON, XML ou
Excel.
– Concevoir et mettre en œuvre des questionnaires ou des formulaires pour collecter des
données primaires.
– Connaître les normes et réglementations entourant la collecte de données, en mettant
l’accent sur la protection de la vie privée et les droits d’accès.

BLOC DE COMPÉTENCE 3 : Préparation des données pour l’analyse
– Identifier et traiter les valeurs manquantes, en utilisant des méthodes d’imputation ou en
prenant la décision de les éliminer.
– Nettoyer et filtrer les données en éliminant les doublons, en corrigeant les erreurs et en
gérant les valeurs aberrantes.
– Transformer les données en effectuant des opérations comme la normalisation, la
standardisation, ou l’encodage des variables catégorielles.
– Structurer les données pour faciliter l’analyse, en réalisant des opérations comme le pivot,
l’agrégation, ou la segmentation.
– Valider la qualité des données en s’assurant de leur exactitude, leur cohérence, et leur
pertinence pour l’analyse prévue.

BLOC DE COMPÉTENCE 4 : Analyse des données
– Maîtriser les méthodes statistiques fondamentales pour décrire, analyser et interpréter les
données, comme les statistiques descriptives, les tests d’hypothèses, et les analyses de
corrélation.
– Utiliser des outils et des logiciels spécialisés pour l’analyse de données, tels que Python,
Excel, ou des outils de BI comme Tableau et PowerBI.
– Réaliser des analyses exploratoires pour découvrir des tendances, des motifs et des
anomalies dans les ensembles de données.
– Développer et valider des modèles prédictifs et des algorithmes en utilisant des techniques
d’apprentissage automatique ou de statistiques avancées.
– Interpréter les résultats de l’analyse, en formulant des recommandations basées sur les
données, et en communiquant efficacement ces résultats aux parties prenantes.

BLOC DE COMPÉTENCE 5 : Visualisation et communication des résultats

– Sélectionner et concevoir les représentations graphiques les plus pertinentes pour les
données analysées.
– Utiliser des outils de visualisation de données de pointe tels que Tableau, PowerBI, D3.js, ou Matplotlib pour créer des visualisations interactives et captivantes.
– Optimiser la lisibilité et l’esthétique des visualisations pour garantir une compréhension
facile, même pour un public non expert.
– Articuler clairement les conclusions et les insights tirés de l’analyse, en évitant le jargon
technique et en se focalisant sur l’essentiel.
– Préparer et présenter des rapports, des diaporamas ou des dashboards interactifs qui
transmettent efficacement les résultats et les recommandations de l’analyse.
– Maîtriser l’art du storytelling avec les données, en construisant des récits cohérents et
convaincants qui engagent et informent le public.
Modalités d’Évaluation
Projets avec Livrables
– Études de Cas : Les étudiants se voient attribuer des situations réelles ou hypothétiques pour lesquelles ils
doivent fournir des solutions basées sur l’analyse des données.
– Analyses de Datasets : Les étudiants travaillent sur des ensembles de données réels, les nettoient, les
analysent et proposent des insights pertinents.
– Rédaction de Rapports : Les étudiants doivent soumettre des documents détaillés présentant leurs
méthodologies, leurs analyses et leurs conclusions.
– Développement d’Outils et d’Applications: Création d’outils ou d’applications spécifiques à la data pour
répondre à un besoin précis.
Présentations
– Présentations Individuelles: L’étudiant expose les résultats de son travail, les méthodes utilisées et les
conclusions tirées.
– Présentations de Groupe: Les équipes collaborent sur des projets plus conséquents et présentent leurs
résultats conjointement.
– Ateliers: Sessions interactives où les étudiants peuvent montrer comment ils ont géré certains aspects
techniques ou problèmes.
– Débats et Panels: Discussions en groupe autour d’un sujet donné, mettant en évidence différentes
perspectives et approches.
Examens Écrits
– Questionnaires à Choix Multiples (QCM): Questions conçues pour tester les connaissances théoriques de
l’étudiant sur les sujets couverts.
– Études de Cas Écrites: Analyses détaillées d’une situation donnée, nécessitant des réflexions approfondies et
l’application de concepts appris.
– Questions de Réflexion: Questions ouvertes où les étudiants doivent expliquer, discuter ou critiquer un
concept, une technique ou une situation.
Examens Pratiques
– Tests sur Ordinateur: Utilisant des logiciels spécifiques pour tester la capacité des étudiants à effectuer des
analyses de données en temps réel.
– Analyses en Temps Limité: Les étudiants se voient fournir un ensemble de données et ont un temps imparti
pour fournir des insights ou résoudre un problème.
– Défis de Programmation: Tests pratiques pour évaluer les compétences en codage et en manipulation de
données des étudiants.

Admission

– Bac+2 en informatique
– Bac+2 non informatique sous validation de l’Entretien de motivation
Après le Bachelor
Aller vers le monde professionnel en tant que Data analyst
Où poursuivre vos études Académique,
– Mastère en Data Science
– Mastère en Intelligence Artificielle
– Mastère en Analyse Statistique Avancée
– Mastère en Business Intelligence
– Mastère en Informatique Décisionnelle
– Mastère en big data