Data Analyst

Data Analyst avec le logiciel R

Data Analyst avec R et le traitement des données

Le parcours Datacamp de Data Analyst avec R comprend les 16 cours suivants. Le parcours de formation est ponctué par un certificat d’accomplissement. Consultez le profil d’Arnaud Blanchard sur Datacamp

  • Introduction à R

  • Niveau intermédiaire R

  • Introduction au Tidyverse (ensemble d’extensions pour R)

  • Importer des données dans R (Partie 1)

  • Importer des données dans R (Partie 2)

  • Nettoyer ses données dans R

  • Importer et nettoyer ses données dans R : Etudes de cas

  • Manipulation de données dans R avec dplyr

  • Manipuler ses données dans R avec dplyr

  • Visualisation de données avec ggplot2

  • Analyse des sentiments dans R

  • Introduction à la Data

  • Exploration de l’analyse de données

  • Exploration de l’analyse de données : Etudes de Cas

  • Corrélation et Régression

  • Reporting avec R Markdown

 

Le traitement des données est une fonction indispensable pour les entreprises à l’heure de la transformation digitale. En matière de search marketing, la Data Science s’applique au SEO. C’est une brique essentielle du SEO avec l’analyse des logs croisée avec le crawl.

Nous vous conseillons la formation en analyse numérique de l’Institut CXL : Digital Analytics.

Certificat Data Analyst avec R

Certificat Data Analyst avec R

Certificat Data Scientist avec R

Certificat Data Scientist avec R

 

GPT4 Pour LE Data Analyst

Ouvrez GPT4 et testez ces 10 prompts pour Data Analyst en 2024

  1. Analyse Exploratoire: "Peux-tu m'aider à effectuer une analyse exploratoire des caractéristiques suivantes de mon dataset ?"

  2. Visualisation de Données: "Quelles visualisations recommanderais-tu pour montrer la corrélation entre les variables X et Y ?"

  3. Nettoyage de Données: "Quelles techniques suggères-tu pour traiter les valeurs manquantes dans ces données ?"

  4. Modèles Prédictifs: "Comment puis-je améliorer la précision de mon modèle prédictif qui utilise la régression logistique ?"

  5. Optimisation de Code: "Peux-tu suggérer des moyens d'optimiser ce script Python pour l'analyse de données ?"

  6. Interprétation Statistique: "Que signifient ces résultats de test A/B en termes de décisions business ?"

  7. Ressources d'Apprentissage: "Quels cours en ligne recommanderais-tu pour avancer en machine learning ?"

  8. Automatisation de Rapports: "Comment automatiser un rapport Excel de ventes mensuelles utilisant Python ?"

  9. Extraction de Données: "Quelle est la meilleure méthode pour extraire des données de cette API ?"

  10. Conseils de Carrière: "Quelles compétences supplémentaires sont les plus précieuses pour un data analyst aujourd'hui ?" (Et comment Chat GPT peut aider les étudiants dans leur carrière ?)