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Catalogue 2026

ParcoursData Analyst

Quatre modules progressifs pensés pour les vrais débutants. De l'Excel maîtrisé jusqu'à Python Pandas — sans brûler les étapes.

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4
Modules
14
Semaines
12
Max / groupe
100%
Pratique
La bonne progression

Pourquoi cet ordre ? Parce que l'ordre fait tout.

Pour un débutant, démarrer par Airflow + AWS, c'est se noyer avant de savoir faire un GROUP BY. Notre parcours respecte la logique métier réelle d'un Data Analyst.

Module 01 · Fondations

Excel / Google Sheets + Statistiques de base

2 semaines1 500 000 GNF

Pourquoi cet ordre : 90% des entreprises testent encore sur Excel. Vous devez maîtriser moyenne, médiane, pourcentages, graphiques — avant d'écrire la moindre ligne de code.

Piège à éviter : Sauter cette étape, c'est ne jamais comprendre ce que calcule réellement votre code Python.

Programme du module
  • Tableaux, formules essentielles, références absolues / relatives
  • Tableaux croisés dynamiques & filtres avancés
  • Statistiques descriptives : moyenne, médiane, écart-type
  • Graphiques pertinents et storytelling visuel
  • Cas pratique : tableau de bord commercial sur Google Sheets
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Module 02 · Le langage du métier

SQL Fondamental

4 semaines2 500 000 GNF

Pourquoi cet ordre : C'est 80% du quotidien d'un Data Analyst. Sans SQL, vous ne pouvez rien extraire. MySQL d'abord, car c'est le plus simple pour démarrer.

Piège à éviter : Sans SQL, impossible d'alimenter Python ou Metabase — vous restez bloqué sur des CSV figés.

Programme du module
  • SELECT, WHERE, ORDER BY, LIMIT — les requêtes de base
  • JOIN, GROUP BY, HAVING, sous-requêtes
  • Fonctions d'agrégation et fonctions de fenêtre
  • Optimisation simple et lecture d'un plan d'exécution
  • Projet : extraction de KPI réels sur une base e-commerce
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Module 03 · Montrer les résultats

Data Visualisation & BI — Metabase / Tableau

3 semaines2 000 000 GNF

Pourquoi cet ordre : Un analyste qui ne sait pas montrer ses résultats n'existe pas. Metabase est gratuit et très demandé sur le marché — Tableau complète pour le haut de gamme.

Piège à éviter : Coder sans savoir restituer, c'est livrer un travail invisible pour les métiers.

Programme du module
  • Connexion à une base SQL et modélisation de questions
  • Dashboards Metabase : filtres, paramètres, partage
  • Tableau Desktop : LOD, calculs, design exécutif
  • Bonnes pratiques de design : choix de graphiques, couleurs, hiérarchie
  • Projet : tableau de bord direction d'une PME
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Module 04 · Analyse avancée

Python & Pandas

5 semaines3 500 000 GNF

Pourquoi cet ordre : Une fois que vous savez extraire avec SQL, Python sert à nettoyer, transformer et analyser plus loin — sur des volumes que Excel ne tient plus.

Piège à éviter : Pandas sans SQL en amont = travailler sur des CSV de 100 lignes, sans valeur business.

Programme du module
  • Python : bases du langage orientées data
  • Pandas : Series, DataFrame, indexation, merge, groupby
  • Nettoyage de données réelles & gestion des valeurs manquantes
  • Visualisation avec Matplotlib / Seaborn / Plotly
  • Projet final : analyse complète d'un dataset métier
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Programmes détaillés, durées, tarifs, modalités d'inscription — tout dans un document élégant à partager avec votre équipe.

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