Dernière mise à jour : 27/01/2026
Jour 1 – Poser les bases de la data analyse et réaliser une première exploration
Session du matin :
Panorama des fondamentaux : donnée, information, KPI, dimension/mesure, granularité, qualité (complétude, exactitude, fraîcheur)
Rôles et responsabilités : Data Analyst vs Data Scientist vs Data Engineer vs Product Owner Data ; interactions avec les métiers
Processus d'analyse : question métier, hypothèses, sourcing, préparation (nettoyage, typage), exploration descriptive, communication
Session de l'après-midi :
Outils d'initiation : tableur (tri, filtres, tableaux, formules), aperçu Power BI/Tableau en lecture ; notions d'import/export
Indicateurs essentiels : agrégations (somme, moyenne, médiane), taux et parts, segmentation simple ; visualisations de base (barres, lignes, secteurs)
Bonnes pratiques : fiabilité des sources, traçabilité, biais fréquents, éthique et protection des données (RGPD – sensibilisation)
TP / Exercice :
Exploration guidée d'un jeu de données (CSV) dans un tableur : nettoyage léger (formats, doublons), calcul de 3 à 5 indicateurs clés (ex. ventes moyennes, taux de conversion, top catégories), création de 2 graphiques pertinents et rédaction d'un mini-rapport (5–7 lignes) présentant constats et recommandations.
Points clés & takeaways :
Compréhension commune du vocabulaire et du processus d'analyse
Capacité à produire des indicateurs simples et une visualisation lisible
Méthode pour passer d'une question métier à un mini-rapport structuré
Docaposte Institute propose plusieurs dispositifs pédagogiques adaptés aux apprenants :
En amont de la formation :
Tout au long de la formation :
A la fin de la formation :