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Objectifs de la formation

Comprendre les notions-clés et les enjeux du traitement de données dans l'entreprise

Savoir collecter, organiser et nettoyer des jeux de données

Acquérir les bonnes pratiques de structuration des données

Utiliser des outils adaptés pour automatiser le traitement des données

Réaliser les premières analyses descriptives et visuelles

Garantir la qualité, la sécurité et l'intégrité des données

Programme

Jour 1Introduction au Traitement de Données et Organisation des Jeux de Données

Présentation des enjeux du traitement de données. Panorama des types de données (structurées, semi-structurées, non structurées). Rappel de la législation RGPD et respect de la confidentialité. Méthodologies de collecte de données (internes et externes). Principes de structuration (tables, schémas, identifiants uniques). Démonstration avec des exemples concrets et manipulation sur tableur.

Jour 2Nettoyage et Préparation des Données

Découverte des techniques de nettoyage manuel et automatisé (recherche de doublons, correction d’erreurs, gestion des formats). Ateliers pratiques sur la normalisation des données, la gestion des valeurs manquantes et aberrantes. Introduction aux scripts simples pour automatiser le nettoyage. Prise en main d’outils tels que Excel, Google Sheets, OpenRefine.

Jour 3Analyse Exploratoire et Automatisation des Traitements

Techniques d’exploration de données : tris, filtres, regroupements, calculs statistiques de base (moyenne, médiane, écart-type). Création de tableaux croisés dynamiques et introduction à la visualisation graphique. Bonnes pratiques d’automatisation (macros Excel, scripts, formules avancées). Initiation aux outils de traitement scripté (Google Sheets/Apps Script, initiation à Python via Google Colab). Conclusion sur l’importance de la qualité des données, outils de veille et ressources pour aller plus loin.

Méthode d'évaluation

Quizz de fin de modules pour valider la compréhension théorique
Travaux pratiques d'application (extraction, nettoyage et analyse d’un jeu de données réel)
Certification de suivi à l’issue de la formation

Méthode d'apprentissage

Alternance de cours théorique et d’ateliers pratiques
Mises en situation concrètes adaptées aux besoins des participants
Remise de supports complets au format numérique (tutoriels, fiches outils, cas pratiques)

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Maîtriser le Traitement de Données : Fondamentaux et Pratiques Professionnelles

Objectifs de la formation

Programme

Méthode d'évaluation

Méthode d'apprentissage

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