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Manager DATA 4.0 - Analyse et Performance
L’histoire de l’analyse de données remonte à plusieurs siècles, bien avant l’ère du numérique. Ce long cheminement, qui a vu évoluer les pratiques depuis les premiers recensements statistiques jusqu’aux modèles prédictifs dopés par l’intelligence artificielle, révèle une constante : la donnée est au cœur des décisions éclairées.
Aujourd’hui, dans un monde où l’information est massive, rapide et complexe, maîtriser les outils modernes d’analyse est devenu indispensable pour tout manager ou professionnel désireux de piloter efficacement ses activités.
C’est dans cette logique que s’inscrit notre cycle de formation, structuré autour de quatre compétences clés : Excel pour les bases de l’analyse opérationnelle, SQL pour l’extraction et la structuration des données, Python pour l’automatisation et les analyses avancées, et Power BI pour la visualisation dynamique et le Reporting interactif. Chaque outil répond à un besoin spécifique, mais ensemble, ils constituent un socle solide pour développer une véritable culture de la donnée, au service de la performance et de l’agilité.
Depuis plus de 30 ans, Excel est l’outil de référence pour traiter les données en entreprise. Malgré l’émergence d’outils plus récents, il reste la base du reporting quotidien.
Lancé par Microsoft en 2015, Power BI est devenu l’un des outils de Business Intelligence les plus populaires dans le monde. Il a été conçu pour démocratiser l’accès à l’analyse de données, en permettant à toute personne, même non technique, de créer des rapports interactifs.
Depuis les années 1980, SQL (Structured Query Language) est le langage standard pour communiquer avec les bases de données. Aujourd’hui, toutes les entreprises utilisent des bases relationnelles pour stocker des données.
Langage open source simple et puissant, Python est devenu en quelques années l’outil préféré des analystes de données, des ingénieurs et des data scientists. Il est particulièrement prisé pour l’analyse, la visualisation et l’automatisation des tâches répétitives liées aux données.
