Diplôme - Data Analyst

Le parcours diplômant se déroulent sur 1 semestre à mi-temps.

Dans le cadre de leur travail de diplôme, chaque participant développe deux projets concrets basés sur des données réelles. Ces projets sont généralement en lien avec leurs intérêts personnels et issus de leur domaine d’expertise, leur permettant ainsi d’appliquer directement les compétences acquises.

Data Analysis appliquée avec Python

Langage Python / ADA / Finance / Computer Vision 

1 semestre à mi-temps
Formation modulaire

Parcours diplômant

Ce parcours diplômant s’étend sur une durée d’un semestre à mi-temps.

Il comprend le développement par chaque participant d’une ou plusieurs applications dédiées au traitement, à l’analyse et à la visualisation de données complexes.

Exemples d’applications développées : applications financières, analyses de données climatiques, chatbots, applications de prédictions de prix…

Public cible

Professionnels IT souhaitant se spécialiser : Ceux qui travaillent déjà dans le domaine des technologies de l’information et qui désirent se spécialiser en data science pour élargir leurs compétences et opportunités de carrière.

Analystes de données : Professionnels travaillant déjà avec des données dans des rôles tels qu’analyste d’affaires ou de marché, qui cherchent à approfondir leurs compétences analytiques et à apprendre à utiliser Python pour l’analyse de données.

Chercheurs et universitaires : Personnes dans le domaine académique ou la recherche qui nécessitent des outils avancés pour analyser des ensembles de données complexes dans leurs projets.

Cette formation est idéale pour toute personne désireuse de développer des compétences en data science, d’améliorer ses perspectives de carrière ou d’intégrer l’analyse de données dans son domaine d’expertise.

Méthode

La méthode d’enseignement se base sur l’apprentissage par projet (PLB) qui intègre la théorie et la pratique.

La formation est intensive et requiert un travail personnel en dehors des heures de cours.

Programme

  • Python Programming Language
    • Langage Python : Syntaxe et structure du langage
    • Python avancé
    • Sécurisation des données
    • Framework Flask / BDD / Rest API
    • Templates
  • Data Analysis appliquée avec Python et introduction aux concepts de Machine Learning
    • Méthodes et processus d’un projet d’Analyse des Données
    • Extraction de données: Méthodes, pratiques et outils
    • Manipulation de données avec NumPy et Pandas
    • Visualisation avec Matplotlib et Seaborn
    • Statistiques descriptives avec NumPy et SciPy (univariées / bivariées)
    • Statistiques interferentielles / SciPy
    • Finance pour la Data Analyse
    • Apprentissage automatique
    • Computer Vision
    • Bonus : Machine Learning – apprentissage supervisé et non-supervisé

Prérequis

Des connaissances d’un langage de programmation sont un atout mais pas indispensable.

Prochaine session

05.05.2025 - 10.10.2025

Attestation de suivi de cours
Voir les informations pour le financement

Tarif: CHF 13500 .-

Informations supplémentaires


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