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Parcours Data analyst

Le parcours type Data analyst enchaîne 17 cours, soit 87 leçons, 269 exercices et environ 47 heures de contenu. Il commence par « Bases de la programmation et algorithmique » et se termine par « Pipelines ETL simples ». C'est l'ordre de base : ton parcours personnel est construit à partir de lui et de ton objectif.

  • 17 cours
  • 87 leçons
  • 269 exercices
  • environ 47 h
  • Exécution : navigateur
  1. Bases de la programmation et algorithmique
  2. Coder avec un assistant IA (prompts, relecture du code)
  3. SQL fondamentaux (SELECT, filtres, agrégats)
  4. SQL intermédiaire (jointures, sous-requêtes)
  5. Statistiques descriptives
  6. Python fondamentaux
  7. Analyse de données avec pandas et NumPy
  8. Nettoyage et préparation des données
  9. Visualisation (Matplotlib, Seaborn, Plotly)
  10. Probabilités et statistiques inférentielles
  11. Analyse exploratoire des données
  12. Indicateurs métier et KPI
  13. SQL avancé (CTE, fonctions de fenêtre)
  14. Data storytelling et présentation des résultats
  15. Automatiser avec Python (fichiers, Excel, API)
  16. Tests A/B et expérimentation
  17. Pipelines ETL simples
  • Fondamentaux
  • SQL
  • Statistiques
  • Python
  • Analyse de données
Créer mon parcoursDevenir data analyst

Les 17 cours, dans l'ordre

  1. Fondamentaux2 cours
    1. 01Bases de la programmation et algorithmiqueApprenez à programmer pas à pas en Python : variables, conditions, boucles, fonctions et premiers algorithmes.Débutant5 leçons2 h 25Navigateur
    2. 02Coder avec un assistant IA (prompts, relecture du code)Utilisez un assistant IA pour coder efficacement : prompts précis, relecture critique, tests, débogage et sécurité.Débutant5 leçons2 h 30Navigateur
  2. SQL2 cours
    1. 03SQL fondamentaux (SELECT, filtres, agrégats)Apprenez à interroger une base de données en SQL : sélectionner, filtrer, trier, compter et résumer des données par groupes.Débutant5 leçons2 h 09Navigateur
    2. 04SQL intermédiaire (jointures, sous-requêtes)Combinez plusieurs tables avec les jointures, écrivez des sous-requêtes et maîtrisez CASE WHEN, UNION et EXCEPT.Intermédiaire5 leçons2 h 32Navigateur
  3. Statistiques1 cours
    1. 05Statistiques descriptivesRésumer et décrire des données : types de variables, moyenne, médiane, dispersion, quantiles, valeurs aberrantes et corrélation, avec Python.Débutant5 leçons2 h 26Navigateur
  4. Python4 cours
    1. 06Python fondamentauxApprenez les bases de Python : variables, conditions, boucles, listes, dictionnaires, fonctions et gestion des erreurs.Débutant5 leçons2 h 30Navigateur
    2. 07Analyse de données avec pandas et NumPyAnalysez des données en Python : tableaux NumPy, DataFrame pandas, filtres, colonnes calculées, groupby, tableaux croisés et jointures.Intermédiaire6 leçons3 h 20Navigateur
    3. 08Nettoyage et préparation des donnéesNettoyez des données réelles avec pandas : diagnostic, valeurs manquantes, types, doublons, valeurs aberrantes et pipeline reproductible.Intermédiaire5 leçons3 h 05Navigateur
    4. 09Visualisation (Matplotlib, Seaborn, Plotly)Créez des graphiques clairs en Python avec Matplotlib, Seaborn et Plotly : choix du visuel, mise en forme, facettes et interactivité.Intermédiaire5 leçons3 h 05Navigateur
  5. Statistiques1 cours
    1. 10Probabilités et statistiques inférentiellesPasser de l'échantillon à la population : probabilités, lois, théorème central limite, intervalles de confiance et tests d'hypothèses en Python.Intermédiaire5 leçons2 h 34Navigateur
  6. Analyse de données2 cours
    1. 11Analyse exploratoire des donnéesExplorer un jeu de données avec pandas : profil, manquants, doublons, distributions, relations, anomalies, temps et synthèse des constats.Intermédiaire5 leçons3 h 01Navigateur
    2. 12Indicateurs métier et KPIDéfinir, calculer et interpréter les KPI d'une entreprise en Python : ventes, clients, évolutions, objectifs, marge et rentabilité marketing.Débutant5 leçons2 h 27Navigateur
  7. SQL1 cours
    1. 13SQL avancé (CTE, fonctions de fenêtre)Écrivez des requêtes analytiques avec les CTE, les CTE récursives et les fonctions de fenêtre : classements, cumuls, évolutions.Avancé5 leçons2 h 47Navigateur
  8. Analyse de données1 cours
    1. 14Data storytelling et présentation des résultatsTransformer une analyse en message clair : public, message clé, choix des graphiques, design épuré, récit, recommandations et incertitude.Intermédiaire5 leçons2 h 57Navigateur
  9. Python1 cours
    1. 15Automatiser avec Python (fichiers, Excel, API)Automatisez vos tâches avec Python : fichiers et dossiers, CSV et JSON, rapports Excel mis en forme, API web et scripts planifiés.Intermédiaire5 leçons3 h 05Navigateur
  10. Statistiques1 cours
    1. 16Tests A/B et expérimentationConcevoir, dimensionner et analyser des tests A/B fiables en Python : puissance, tests de proportions, bootstrap, SRM et comparaisons multiples.Intermédiaire5 leçons2 h 44Navigateur
  11. Analyse de données1 cours
    1. 17Pipelines ETL simplesConstruire des pipelines ETL fiables en Python : extraction CSV, JSON et SQL, transformation, contrôles qualité, upsert, incrémental et orchestration.Avancé6 leçons3 h 49Navigateur

Cours optionnels

Proposés selon ton objectif, en plus du parcours de base.

Les autres parcours

  • Data scientist

    27 cours · 139 leçons · environ 83 h
    1. Bases de la programmation et algorithmique
    2. Terminal et ligne de commande
    3. Git et GitHub
    4. Coder avec un assistant IA (prompts, relecture du code)
    5. SQL fondamentaux (SELECT, filtres, agrégats)
    6. SQL intermédiaire (jointures, sous-requêtes)
    7. SQL avancé (CTE, fonctions de fenêtre)
    8. Statistiques descriptives
    9. Probabilités et statistiques inférentielles
    10. Python fondamentaux
    11. Python intermédiaire (fonctions, modules, POO)
    12. Analyse de données avec pandas et NumPy
    13. Nettoyage et préparation des données
    14. Visualisation (Matplotlib, Seaborn, Plotly)
    15. Analyse exploratoire des données
    16. Introduction au machine learning (scikit-learn)
    17. Apprentissage supervisé : régression et classification
    18. Apprentissage non supervisé : clustering, réduction de dimension
    19. Évaluation et validation des modèles
    20. Feature engineering
    21. Séries temporelles et prévision
    22. HTTP et API REST
    23. API avec FastAPI
    24. Deep learning avec PyTorch
    25. Traitement du langage (NLP) et LLM
    26. Déployer un modèle (API, MLOps de base)
    27. Docker et déploiement
    • Fondamentaux
    • SQL
    • Statistiques
    • Python
    • Analyse de données
    • Data science
    • Back-end
    • Python pour le web

  • Power BI

    13 cours · 65 leçons · environ 26 h
    1. SQL fondamentaux (SELECT, filtres, agrégats)
    2. SQL intermédiaire (jointures, sous-requêtes)
    3. Modélisation de bases de données
    4. Statistiques descriptives
    5. Indicateurs métier et KPI
    6. Découverte de Power BI Desktop
    7. Power Query : importer et transformer
    8. Modélisation en schéma en étoile
    9. DAX fondamentaux
    10. DAX avancé (contexte, time intelligence)
    11. Data storytelling et présentation des résultats
    12. Concevoir rapports et tableaux de bord
    13. Service Power BI : publication, partage, sécurité RLS
    • SQL
    • Statistiques
    • Analyse de données
    • Power BI

  • Développeur web JavaScript

    24 cours · 127 leçons · environ 75 h
    1. Bases de la programmation et algorithmique
    2. Terminal et ligne de commande
    3. Git et GitHub
    4. Coder avec un assistant IA (prompts, relecture du code)
    5. HTML fondamentaux
    6. CSS fondamentaux
    7. Mise en page responsive (Flexbox, Grid)
    8. JavaScript fondamentaux
    9. DOM et événements
    10. JavaScript asynchrone (promesses, fetch, API)
    11. Accessibilité et SEO
    12. Structures de données et complexité
    13. TypeScript
    14. React
    15. SQL fondamentaux (SELECT, filtres, agrégats)
    16. SQL intermédiaire (jointures, sous-requêtes)
    17. Modélisation de bases de données
    18. HTTP et API REST
    19. Node.js fondamentaux
    20. API avec Express
    21. Tests automatisés
    22. Authentification et sécurité web (OWASP)
    23. Application full-stack React + Node
    24. Docker et déploiement
    • Fondamentaux
    • Front-end
    • SQL
    • Back-end
    • JavaScript côté serveur

  • Développeur web Python

    22 cours · 115 leçons · environ 70 h
    1. Bases de la programmation et algorithmique
    2. Terminal et ligne de commande
    3. Git et GitHub
    4. Coder avec un assistant IA (prompts, relecture du code)
    5. Python fondamentaux
    6. Python intermédiaire (fonctions, modules, POO)
    7. HTML fondamentaux
    8. CSS fondamentaux
    9. Mise en page responsive (Flexbox, Grid)
    10. JavaScript fondamentaux
    11. DOM et événements
    12. JavaScript asynchrone (promesses, fetch, API)
    13. SQL fondamentaux (SELECT, filtres, agrégats)
    14. SQL intermédiaire (jointures, sous-requêtes)
    15. Modélisation de bases de données
    16. HTTP et API REST
    17. API avec FastAPI
    18. Django fondamentaux
    19. Tests automatisés
    20. Authentification et sécurité web (OWASP)
    21. Application complète avec Django
    22. Docker et déploiement
    • Fondamentaux
    • Python
    • Front-end
    • SQL
    • Back-end
    • Python pour le web

  • Développeur web PHP

    22 cours · 116 leçons · environ 68 h
    1. Bases de la programmation et algorithmique
    2. Terminal et ligne de commande
    3. Git et GitHub
    4. Coder avec un assistant IA (prompts, relecture du code)
    5. HTML fondamentaux
    6. CSS fondamentaux
    7. Mise en page responsive (Flexbox, Grid)
    8. JavaScript fondamentaux
    9. DOM et événements
    10. JavaScript asynchrone (promesses, fetch, API)
    11. SQL fondamentaux (SELECT, filtres, agrégats)
    12. SQL intermédiaire (jointures, sous-requêtes)
    13. Modélisation de bases de données
    14. PHP fondamentaux
    15. PHP orienté objet et Composer
    16. PHP et bases de données (PDO)
    17. HTTP et API REST
    18. Laravel fondamentaux
    19. Tests automatisés
    20. Authentification et sécurité web (OWASP)
    21. Laravel avancé (API, files d'attente, tests)
    22. Docker et déploiement
    • Fondamentaux
    • Front-end
    • SQL
    • PHP
    • Back-end

  • Développeur web Java

    23 cours · 121 leçons · environ 70 h
    1. Bases de la programmation et algorithmique
    2. Terminal et ligne de commande
    3. Git et GitHub
    4. Coder avec un assistant IA (prompts, relecture du code)
    5. Structures de données et complexité
    6. HTML fondamentaux
    7. CSS fondamentaux
    8. Mise en page responsive (Flexbox, Grid)
    9. JavaScript fondamentaux
    10. DOM et événements
    11. JavaScript asynchrone (promesses, fetch, API)
    12. SQL fondamentaux (SELECT, filtres, agrégats)
    13. SQL intermédiaire (jointures, sous-requêtes)
    14. Modélisation de bases de données
    15. Java fondamentaux
    16. Java orienté objet
    17. Collections, streams et exceptions
    18. Tests avec JUnit
    19. HTTP et API REST
    20. Spring Boot : API REST
    21. Persistance avec JPA et Hibernate
    22. Authentification et sécurité web (OWASP)
    23. Docker et déploiement
    • Fondamentaux
    • Front-end
    • SQL
    • Java
    • Back-end

  • Excel et bureautique data

    8 cours · 40 leçons · environ 12 h
    1. Excel fondamentaux
    2. Excel : fonctions de recherche et logique
    3. Excel : tableaux croisés dynamiques
    4. Modéliser et fiabiliser un classeur Excel
    5. Utiliser l'IA générative au travail
    6. Power Query et Power Pivot dans Excel
    7. Automatiser Excel (VBA et Office Scripts)
    8. Power Automate : automatiser ses tâches
    • Excel
    • IA générative
    • Power Platform

  • IA en entreprise

    5 cours · 25 leçons · environ 8 h
    1. Utiliser l'IA générative au travail
    2. Cybersécurité : les bases pour tous
    3. RGPD pour les équipes data et produit
    4. Gouvernance de l'IA et AI Act
    5. Power Automate : automatiser ses tâches
    • IA générative
    • Compétences transverses
    • Power Platform

  • Développeur IA

    12 cours · 61 leçons · environ 28 h
    1. Bases de la programmation et algorithmique
    2. Python fondamentaux
    3. Python intermédiaire (fonctions, modules, POO)
    4. Git et GitHub
    5. Utiliser l'IA générative au travail
    6. HTTP et API REST
    7. Intégrer un LLM dans une application
    8. RAG en production
    9. Agents IA et automatisation
    10. Évaluer et superviser un système d'IA
    11. Docker et déploiement
    12. Héberger des modèles d'IA en local
    • Fondamentaux
    • Python
    • IA générative
    • Back-end

  • Data engineer

    18 cours · 91 leçons · environ 43 h
    1. Terminal et ligne de commande
    2. Git et GitHub
    3. SQL fondamentaux (SELECT, filtres, agrégats)
    4. SQL intermédiaire (jointures, sous-requêtes)
    5. SQL avancé (CTE, fonctions de fenêtre)
    6. Modélisation de bases de données
    7. Python fondamentaux
    8. Python intermédiaire (fonctions, modules, POO)
    9. Analyse de données avec pandas et NumPy
    10. Entrepôts de données et modélisation analytique
    11. Qualité et gouvernance des données
    12. Transformer les données avec dbt
    13. Orchestrer des pipelines avec Airflow
    14. Traitement distribué avec Spark
    15. PostgreSQL en pratique (index, performances)
    16. Docker et déploiement
    17. Fondamentaux du cloud
    18. Déployer une application sur le cloud
    • Fondamentaux
    • SQL
    • Python
    • Data engineering
    • Back-end
    • Cloud et DevOps

  • Site pour mon activité

    4 cours · 21 leçons · environ 7 h
    1. Créer son site avec WordPress
    2. Boutique en ligne avec WooCommerce ou Shopify
    3. Référencement local et présence en ligne
    4. HTML fondamentaux
    • Sites et CMS
    • Front-end

  • Analyste marketing

    9 cours · 45 leçons · environ 19 h
    1. SQL fondamentaux (SELECT, filtres, agrégats)
    2. SQL intermédiaire (jointures, sous-requêtes)
    3. Statistiques descriptives
    4. Indicateurs métier et KPI
    5. Analytics marketing
    6. Analytics e-commerce
    7. Data storytelling et présentation des résultats
    8. Tests A/B et expérimentation
    9. Référencement local et présence en ligne
    • SQL
    • Statistiques
    • Analyse de données
    • Analytics métier
    • Sites et CMS

  • Cloud et DevOps

    10 cours · 50 leçons · environ 20 h
    1. Terminal et ligne de commande
    2. Git et GitHub
    3. Linux pour le développeur
    4. Docker et déploiement
    5. Intégration et déploiement continus
    6. Fondamentaux du cloud
    7. Déployer une application sur le cloud
    8. Kubernetes
    9. Infrastructure as code avec Terraform
    10. Cybersécurité : les bases pour tous
    • Fondamentaux
    • Cloud et DevOps
    • Back-end
    • Compétences transverses

  • Développeur mobile

    10 cours · 53 leçons · environ 28 h
    1. Bases de la programmation et algorithmique
    2. Git et GitHub
    3. JavaScript fondamentaux
    4. DOM et événements
    5. JavaScript asynchrone (promesses, fetch, API)
    6. TypeScript
    7. React
    8. HTTP et API REST
    9. Applications mobiles avec React Native
    10. Applications mobiles avec Flutter
    • Fondamentaux
    • Front-end
    • Back-end
    • Mobile

  • Chef de projet digital

    7 cours · 35 leçons · environ 12 h
    1. Utiliser l'IA générative au travail
    2. Gestion de projet agile
    3. Analyse métier : du besoin aux spécifications
    4. Conception UX et maquettes
    5. RGPD pour les équipes data et produit
    6. SQL fondamentaux (SELECT, filtres, agrégats)
    7. Indicateurs métier et KPI
    • IA générative
    • Compétences transverses
    • SQL
    • Analyse de données

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L'aperçu est gratuit, et les cours se suivent un par un sans payer. Le parcours ne contient que des leçons du catalogue.