Data Analyse & Business Intelligence
Certification professionnelle • Data • Business Intelligence
Formation Data Analyse & Business Intelligence au Cameroun
Cette formation prépare les participants aux métiers de la Data Analyse et de la Business Intelligence en développant leur capacité à collecter, nettoyer, traiter, analyser et visualiser des données pour produire des informations utiles à la prise de décision.
Le parcours combine Excel, Power Query, statistiques, SQL, KPI, Data Visualisation, Power BI, DAX et analyses métiers.
Présentation de la formation Data Analyse & Business Intelligence
Cette formation prépare les participants aux métiers de la Data Analyse et de la Business Intelligence en développant leur capacité à collecter, nettoyer, traiter, analyser et visualiser des données pour produire des informations utiles à la prise de décision.
La formation s’appuie sur une forte orientation pratique pour transformer les données en informations utiles à la prise de décision.
Le parcours couvre notamment :
Objectifs et compétences opérationnelles
Cette formation prépare les participants aux métiers de la Data Analyse et de la Business Intelligence en développant leur capacité à collecter, nettoyer, traiter, analyser et visualiser des données pour produire des informations utiles à la prise de décision.
À l’issue de la formation, le participant sera capable de
- Comprendre les fondamentaux de la Data Analyse et de la Business Intelligence ;
- Collecter, structurer, nettoyer et transformer des données ;
- Utiliser Excel, Power Query et SQL pour traiter et analyser les données ;
- Appliquer les statistiques descriptives à des problématiques professionnelles ;
- Construire des KPI, reportings et tableaux de bord ;
- Concevoir des dashboards interactifs avec Power BI et DAX ;
- Analyser des données commerciales, financières, marketing et RH ;
- Interpréter les résultats et formuler des recommandations d’aide à la décision ;
- Réaliser un projet Data complet et constituer un portfolio professionnel.
Compétences visées
| Domaine de compétence | Compétences opérationnelles |
|---|---|
| Culture Data & Business Intelligence | Comprendre les données, leur cycle de traitement et leur rôle dans la décision |
| Bureautique professionnelle | Organiser, structurer et exploiter des données numériques |
| Excel – Analyse de données | Fonctions avancées, recherches, tableaux croisés dynamiques, graphiques et analyses |
| Statistiques descriptives | Moyenne, médiane, dispersion, proportions, évolutions et interprétation |
| Power Query | Importer, nettoyer, transformer et automatiser les données |
| Bases de données | Comprendre les tables, champs, clés et relations |
| SQL | Extraire, filtrer, agréger et croiser des données |
| KPI & Performance | Définir, calculer et interpréter des indicateurs |
| Data Visualisation | Construire des représentations graphiques pertinentes |
| Power BI | Importer, transformer, modéliser et visualiser les données |
| DAX | Créer des mesures, calculs et indicateurs dynamiques |
| Reporting | Produire des rapports et tableaux de bord professionnels |
| Analyse commerciale | Analyser ventes, clients, produits, CA et performances |
| Analyse financière | Analyser recettes, dépenses, budgets, écarts et rentabilité |
| Analyse marketing | Analyser campagnes, prospects, conversions et performances |
| Analyse RH | Analyser effectifs, absentéisme, turnover et indicateurs RH |
| Communication Data | Présenter les résultats et formuler des recommandations |
| Projet professionnel | Conduire un projet d’analyse de données de bout en bout |
Architecture du programme
Approche pédagogique : 30 % de cours théoriques et 70 % de formation pratique : exercices, travaux dirigés, études de cas, simulations, projets professionnels et tableaux de bord.
| Modules de formation | Durée | Théorie | Pratique | Évaluation |
|---|---|---|---|---|
| 1. Introduction à la Data Analyse & Business Intelligence | 18 h | 5 h | 13 h | QCM, mini-cas |
| 2. Fondamentaux de l’informatique & culture numérique | 14 h | 4 h | 10 h | Exercices pratiques |
| 3. Excel – Niveau opérationnel | 28 h | 8 h | 20 h | Exercices, cas pratiques |
| 4. Excel avancé pour l’analyse de données | 40 h | 12 h | 28 h | Cas pratiques, projet |
| 5. Statistiques descriptives appliquées | 24 h | 7 h | 17 h | Exercices, étude de cas |
| 6. Power Query – Préparation & automatisation des données | 31 h | 9 h | 22 h | Projet pratique |
| 7. Bases de données & modélisation | 21 h | 6 h | 15 h | Cas pratique |
| 8. SQL pour l’analyse de données | 35 h | 10 h | 25 h | Requêtes, exercices |
| 9. KPI, analyse de performance & reporting | 21 h | 6 h | 15 h | Étude de cas |
| 10. Data Visualisation | 17 h | 5 h | 12 h | Mini-projet |
| 11. Power BI – Fondamentaux | 28 h | 8 h | 20 h | Dashboard |
| 12. Power BI – Modélisation & DAX | 31 h | 9 h | 22 h | Projet Power BI |
| 13. Business Intelligence appliquée | 14 h | 4 h | 10 h | Cas d’entreprise |
| 14. Projet professionnel & préparation au stage | 14 h | 4 h | 10 h | Dossier, soutenance |
| TOTAL COURS | 336 h | 101 h | 235 h | — |
| STAGE EN ENTREPRISE | 480 h | — | 480 h | Rapport, évaluation tuteur, soutenance |
| TOTAL GÉNÉRAL | 816 h | 101 h | 715 h |
Projets, pratique et professionnalisation
Projet 1 — Analyse commerciale avec Excel
Analyse des ventes, clients, produits et chiffre d’affaires.
Projet 2 — Automatisation avec Power Query
Consolidation et automatisation d’un reporting mensuel.
Projet 3 — Analyse de données avec SQL
Extraction et analyse de données provenant d’une base relationnelle.
Projet 4 — Dashboard Power BI
Conception d’un tableau de bord interactif.
Projet 5 — Projet final Business Intelligence
Réalisation d’une mission Data complète à partir d’une problématique d’entreprise.
Environnement de travail et outils
Stage professionnel / alternance
Le stage constitue une étape essentielle de professionnalisation.
- La collecte de données ;
- La mise à jour de bases de données ;
- Le nettoyage et la préparation des données ;
- La production de reportings ;
- La création de tableaux de bord ;
- L’analyse des indicateurs ;
- L'automatisation de fichiers ;
- La production de rapports ;
- La présentation des résultats.
Livrables / portfolio professionnel
Débouchés professionnels
Fonctions accessibles selon le niveau d’expérience
- Assistant Data Analyst ;
- Data Analyst Junior ;
- Assistant Business Intelligence ;
- BI Analyst Junior ;
- Reporting Analyst Junior ;
- Assistant Business Analyst ;
- Assistant chargé d’études statistiques ;
- Assistant chargé de reporting ;
- Assistant contrôle de gestion orienté Data ;
- Assistant analyste commercial ;
- Assistant analyste marketing ;
- Assistant analyste RH ;
- Opérateur / Chargé de reporting et tableaux de bord.
Évolution : L’évolution professionnelle pourra ensuite se faire vers des fonctions de Data Analyst confirmé, BI Analyst, Business Analyst, Data Consultant ou spécialiste du reporting décisionnel, en fonction de l’expérience et des spécialisations complémentaires.
Pédagogie, évaluation et validation
Approche pédagogique
- 30 % — Concepts, méthodes et fondamentaux
- 70 % — Exercices, études de cas, simulations et projets
- Progression par projets professionnels
Évaluation
- QCM et mini-cas
- Exercices pratiques
- Dashboards et projets Power BI
- Rapport, évaluation tuteur et soutenance
Validation
- 336 h de cours
- 480 h de stage
- Projet Data complet
- Portfolio professionnel
Questions fréquentes
Quel niveau faut-il ?
Le niveau d’accès indiqué est un Baccalauréat scientifique ou un diplôme équivalent.
Faut-il savoir programmer ?
Non. Le document précise qu’aucun prérequis en programmation ou en Data Science n’est exigé.
Quels outils principaux sont étudiés ?
Excel, Power Query, SQL, Power BI et DAX occupent une place centrale dans le parcours.
Quelle est la durée ?
Le cursus prévoit 7 mois de cours, puis un stage ou une alternance à la demande du candidat.
Quel est le volume total ?
Le document indique 336 heures de cours et 480 heures de stage, soit 816 heures au total.
Dossier d’inscription
Pièces et formalités
- Justificatif du niveau d’étude
- Photocopie de l’acte de naissance
- Photocopie de la carte d’identité nationale
- CV si possible
- Fiche d’inscription (à remplir sur place ou en ligne)
- Paiement de la première tranche de la scolarité
Intégrez la formation Data Analyse & Business Intelligence
Développez des compétences opérationnelles grâce à un parcours intensif, des projets pratiques et une immersion professionnelle.