Analytique de Big Data : formation en ligne avec convention de stage
Le cours Analytique de Big Data vous apprend plusieurs compétences : interroger des données en SQL, les préparer avec Python et pandas, comprendre les architectures warehouse, lake et lakehouse, et fiabiliser les flux ETL/ELT. Il couvre aussi le cadre RGPD et l'EU AI Act, et la présentation des résultats à un comité de direction. Il s'adresse aux futurs analystes de données. La formation dure 180 jours, 100 % en ligne. Convention de stage incluse, 200 €.
- 180 jours d’accès
- 100 % en ligne, à votre rythme
- Niveau : débutant · Notions de tableur conseillées
- Évaluation : 9 quiz (45 questions) et projet final
- Convention de stage incluse
- Certificat avec code QR vérifiable
- Langues : Espagnol, Anglais, Français
- Prix : 200 €
Pour qui
- Personnes qui veulent devenir analyste de données ou rejoindre une équipe data
- Profils métier qui travaillent sur tableur et veulent passer à SQL et Python
- Étudiants visant les secteurs banque, assurance, distribution ou gestion de fortune
- Analystes juniors qui doivent présenter des résultats à une direction
De quoi avez-vous besoin pour commencer ?
Prérequis
- Aucune connaissance préalable en SQL ou en Python n'est demandée : les deux sont abordés dans le cours
- Savoir manipuler un tableur facilite la prise en main
- Être à l'aise avec la lecture de chiffres de gestion : ventes, clients, encours
Logiciels et matériel
- Un ordinateur et une connexion internet
- Python et la bibliothèque pandas, à installer soi-même (pandas n'est pas fourni avec Python)
- Power BI ou Tableau, présentés comme outils de tableau de bord ; aucune licence logicielle n'est incluse
Ce que vous saurez faire
- Distinguer les questions descriptives, diagnostiques, prédictives et prescriptives, et situer un projet dans le cycle de vie des données
- Écrire des requêtes SQL pour extraire des indicateurs par agence, produit ou période
- Choisir le type de graphique adapté à une question de gestion et justifier ce choix
- Automatiser le nettoyage et la transformation de tables volumineuses avec Python et pandas
- Comparer warehouse, lake et lakehouse selon la fiabilité et la rapidité d'accès aux données
- Retracer le chemin d'un chiffre dans un flux ETL/ELT pour expliquer un écart
- Vérifier les réponses d'un assistant text-to-SQL avant de les transmettre
- Construire un récit de trois diapositives et repérer axes trompeurs, périodes choisies et fausses causalités
Compétences travaillées
- SQL
- Modélisation des données
- Python et pandas
- Visualisation de données
- Data warehouse et lakehouse
- ETL/ELT
- Qualité et traçabilité
- Text-to-SQL
- RGPD et CNIL
- Storytelling de données
Programme
- Fondamentaux de l'analyse de données et cycle de vie — Les quatre types de questions analytiques et les étapes qui mènent de la décision d'analyser jusqu'à l'action.
- SQL et modélisation des données — Aller chercher dans une base les réponses à des questions concrètes, par exemple les ventes par agence ou par produit.
- Python et visualisation des données — Préparer des tables avec pandas et choisir le graphique qui répond à la question, sans camembert ni effets superflus.
- Architectures modernes : warehouse, lake et lakehouse — Où vivent les données avant d'être interrogées, et en quoi ce choix conditionne la vitesse et la fiabilité des requêtes.
- Ingénierie des données : ETL/ELT, qualité et traçabilité — Suivre le chemin d'une donnée depuis le système source jusqu'au tableau de bord pour détecter et corriger les écarts.
- IA générative appliquée à l'analytique : copilots et text-to-SQL — Interroger les données en langage courant avec un assistant d'IA et repérer les erreurs qui passent inaperçues.
- Cadre réglementaire : RGPD/CNIL, EU AI Act et spécificités BE/LU/CH — Savoir quand un fichier contient encore des données personnelles et quelles règles s'appliquent en France, Belgique, Luxembourg et Suisse.
- Visualisation et storytelling des données — Transformer une analyse en récit de trois diapositives pour un comité de direction et éviter les pièges de présentation.
- Cas sectoriels : banque/assurance Luxembourg, retail France, place financière suisse — Appliquer l'ensemble du cours à des situations réelles : alertes de transactions suspectes, offres personnalisées, attentes des recruteurs.
Télécharger le programme (PDF)
Convention de stage
Un stagiaire formé avec ce cours peut contribuer aux travaux d'une équipe data ou d'un service de pilotage. Il peut notamment extraire des indicateurs en SQL, nettoyer des tables avec Python, construire ou contrôler des tableaux de bord et vérifier la cohérence d'un chiffre avec le système source. Il peut aussi préparer une synthèse pour la direction. Les contextes cités dans le cours sont la banque, l'assurance, la gestion de fortune et la distribution.
Le stage peut se dérouler en même temps que la formation, dans les 180 jours d’accès.
Questions fréquentes
À quel métier prépare le cours Analytique de Big Data ?
Le cours Analytique de Big Data prépare au travail d'analyste de données au sein d'une équipe data. Les tâches visées sont l'interrogation de bases en SQL, la préparation de tables avec Python, la compréhension des architectures de stockage et le contrôle de la qualité des flux. S'y ajoutent le respect du RGPD et la présentation des résultats à une direction. Les cas pratiques portent sur la banque, l'assurance, la gestion de fortune et la distribution en France, en Belgique, au Luxembourg et en Suisse.
Quels outils et quelles réglementations sont réellement abordés ?
Côté outils, la formation couvre SQL et la modélisation des données, Python avec la bibliothèque pandas, ainsi que Power BI et Tableau pour les tableaux de bord. Elle aborde aussi les architectures data warehouse, data lake et lakehouse, les flux ETL/ELT et les assistants d'IA générative de type text-to-SQL. Côté réglementation, elle traite du RGPD et de la doctrine de la CNIL, de l'EU AI Act et des spécificités belges, luxembourgeoises et suisses.
Que pourrais-je faire pendant le stage, et qui trouve l'entreprise ?
C'est vous qui trouvez l'entreprise d'accueil. L'école établit ensuite la convention de stage et son annexe, que l'entreprise signe électroniquement, en général sous un à deux jours ouvrés. Sur place, les compétences du cours permettent de rédiger des requêtes SQL et de nettoyer des données avec pandas. Elles permettent aussi de vérifier un indicateur incohérent dans un rapport automatique, de contrôler qu'un fichier transmis à un prestataire ne contient plus de données personnelles et de préparer une synthèse en trois diapositives.
Faut-il être développeur pour utiliser Python ou un outil comme Power BI ?
Non. Le cours corrige l'idée selon laquelle Python serait réservé aux développeurs. Pour un analyste métier, il sert à automatiser le nettoyage et la transformation de données, au moment où un tableur atteint ses limites de volume. À l'inverse, Power BI ou Tableau ne choisissent pas le bon graphique et n'interprètent pas les données à votre place. Ils automatisent la connexion aux sources et l'actualisation du tableau de bord, mais l'analyse reste votre travail.
Autres formations : Technologie et IA
Contenu mis à jour : 07/10/2026