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Founded by passionate advocates of learning and innovation, Learni set out to make professional training accessible to everyone, everywhere in the world. Our team works in the largest cities such as Paris, Lyon, Marseille, and internationally, to support talents and organizations in their skills development.
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Don't let this gap widen
Ignorer la data quality expose vos projets de recherche à des erreurs critiques, avec 80% des analyses scientifiques biaisées par des données dégradées selon Gartner.
Cela génère des pertes financières estimées à 15 millions d'euros par an pour les entreprises mal équipées, retarde les publications et innovations de 6 à 12 mois, et compromet la crédibilité des équipes face aux investisseurs ou pairs.
Sans maîtrise intermédiaire, les data scientists risquent l'obsolescence professionnelle dans un marché où 70% des postes exigent cette expertise.
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The Formation Data Quality - Maîtriser la fiabilité des données en recherche training is delivered in-person or remotely (blended-learning, e-learning, virtual classroom, remote in-person). At Learni, a Qualiopi-certified training organization, each program is designed to maximize skills acquisition, regardless of the training mode chosen.
The trainer alternates between demonstrative, interrogative, and active methods (through practical exercises and/or real-world scenarios). This pedagogical approach ensures concrete and directly applicable learning in the workplace.
To ensure the quality of the Formation Data Quality - Maîtriser la fiabilité des données en recherche training, Learni provides the following teaching resources:
For in-house training at a location external to Learni, the client ensures and commits to having all necessary teaching materials (IT equipment, internet connection...) for the proper conduct of the training action in accordance with the prerequisites indicated in the communicated training program.
The assessment of skills acquired during the Formation Data Quality - Maîtriser la fiabilité des données en recherche training is carried out through:
Learni is committed to the accessibility of its professional training programs. All our training programs are accessible to people with disabilities. Our teams are available to adapt teaching methods to your specific needs. Do not hesitate to contact us for any accommodation request.
Learni training programs are available for inter-company and intra-company settings, both in-person and remote. Registration is possible up to 48 business hours before the start of training. Our programs are eligible for OPCO, Pôle emploi, and FNE-Formation funding. Contact us to discuss your training project and funding possibilities.
Découvrez les méthodes essentielles pour profiler vos datasets en utilisant SQL avancé et Pandas, analysez la complétude, l'exactitude et la cohérence des données via des requêtes optimisées et des visualisations interactives avec Matplotlib, réalisez des exercices pratiques sur des cas réels de recherche scientifique, identifiez les duplicatas et outliers avec des scripts automatisés, produisez un rapport de diagnostic complet comme livrable, intégrez des techniques statistiques pour quantifier les risques de mauvaise qualité, et préparez le terrain pour les corrections du jour 2 dans un environnement pédagogique immersif.
Passez à l'action avec l'implémentation de pipelines ETL pour corriger les anomalies détectées, configurez des règles de validation métier via Great Expectations et scripts Python personnalisés, testez sur des datasets volumineux issus de la recherche, développez un système de monitoring continu pour alerter sur les dérives de qualité, appliquez des cas concrets d'entreprise et scientifique avec exercices en binôme, générez des dashboards de suivi avec Tableau pour visualiser les améliorations, et finalisez par un plan de gouvernance data quality déployable immédiatement, renforçant ainsi vos compétences certifiantes en formation professionnelle.
Target audience
Data analysts, data scientists, chercheurs scientifiques, responsables qualité en entreprise et en recherche souhaitant une montée en compétences professionnelle en data quality pour optimiser leurs projets.
Prerequisites
Connaissances solides en SQL et bases de données, expérience en manipulation et analyse de datasets structurés, notions de base en Python pour le traitement de données.
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