EDA, data cleaning, statistiques, modélisation prédictive et BI. Structurer les données, raisonner par modèles et transformer l'information en décision.
Public · Analystes, contrôleurs de gestion, managers qui pilotent par la donnée.
Ce que vous apprendrez
- Explorer un dataset et détecter ses problèmes avant toute analyse
- Nettoyer des données de manière rigoureuse et traçable
- Appliquer des modèles prédictifs adaptés au problème décisionnel
- Construire des tableaux de bord qui orientent une décision, pas qui noient d'information
- Évaluer la qualité et les limites d'un modèle avant de l'utiliser en production
Programme — 4 modules
Exploratory Data Analysis
Data cleaning rigoureux
Modélisation prédictive
Business Intelligence et reporting
Ce que vous emportez
- Notebook d'EDA structuré (template réutilisable)
- Checklist de data cleaning en 12 points
- Guide de sélection de modèle par type de problème décisionnel
- Dashboard BI prêt à l'emploi (Power BI ou Tableau template)
Ce qu'en disent les apprenants
“La partie EDA m'a sauvé d'une erreur de reporting qui aurait eu des conséquences sérieuses. On a trouvé une anomalie dans le dataset que personne n'avait vue.”
Pauline R.
Contrôleur de gestion, groupe industriel
“Je faisais de la BI depuis 4 ans. Le module modélisation m'a montré que je restais à la surface. Les modèles prédictifs ne sont pas réservés aux data scientists.”
Guillaume F.
Analyste business, retail
“Data & Decision m'a appris à ne pas faire confiance aux données brutes. Le data cleaning systématique, c'est une discipline que je n'avais pas. Maintenant si.”
Émilie C.
Responsable études, secteur santé
“Les dashboards que je construisais avant informaient. Maintenant ils orientent. La différence de feedback de mon équipe est nette.”
Alexandre D.
Chef de projet BI, assurance
“La formation m'a appris à défendre une décision data avec les bons arguments. Pas juste 'le modèle dit X', mais 'voilà pourquoi on peut faire confiance à ce modèle ici'.”
Caroline V.
Analyste marketing, agence digitale
Accès
Formation non disponible en accès libre. Elle s'ouvre aux apprenants ayant souscrit un parcours ou sur demande directe.
Informations
Compétences acquises
- Explorer un dataset et détecter ses problèmes avant toute analyse
- Nettoyer des données de manière rigoureuse et traçable
- Appliquer des modèles prédictifs adaptés au problème décisionnel