Formation Data Analytics : Savoir challenger la donnée

Pré-requis

Aucun niveau de connaissance préalable n’est requis

Objectifs

◗ Identifier les biais et limites d’un jeu de données.

◗ Évaluer la qualité et la fiabilité des données utilisées dans les analyses.

◗ Interpréter les principaux indicateurs et résultats issus des modèles d’analyse.

◗ Questionner la pertinence métier d’une analyse ou d’un modèle de données.

◗ Formaliser un besoin d’analyse à destination des équipes Data.

Programme de la formation

◗ Interroger la donnée et la comprendre

– Définir les différentes typologies de données (source, format, volumétrie)
– Identifier les biais possibles : collecte, transformation, interprétation
– Comprendre les limites d’un jeu de données sans documentation métier
✔ COMPRENDRE | Illustration : cartographie d’un flux de données financières
✔ ÉVALUER | Quiz : à votre avis… Une donnée est-elle toujours « objective » ?

◗ Identifier les bonnes questions à poser

– Relier la donnée à la question métier : prédiction, performance, alerte
– Éviter les corrélations trompeuses et poser les bons filtres
– Formuler des hypothèses explicables, vérifiables, business-driven
✔ COMPRENDRE | Brainstorming : que signifie « challenger une donnée » ?
✔ APPLIQUER | Cas pratique : reformuler une alerte tableau de bord en hypothèse testable
✔ ÉVALUER | Quiz : à votre avis… Une baisse de marge implique-t-elle toujours un problème de coûts ?

◗ Dialoguer efficacement avec les équipes Data

– Comprendre le rôle du Data Analyst/Data Scientist
– Savoir lire un rapport d’analyse (KPIs, distributions, modèles, seuils)
– Utiliser un vocabulaire commun pour challenger en confiance
✔ APPLIQUER | Cas pratique : analyse critique d’un rapport de scoring automatisé
✔ EXPÉRIMENTER | Mise en situation : répondre à un data scientist sur la pertinence métier d’un modèle
✔ ÉVALUER | Quiz : à votre avis… Que veut dire un R² de 0,92 ?

◗ Structurer ses propres demandes data

– Formuler un besoin clair et priorisé : décision, pilote, optimisation
– Décrire les inputs, outputs et règles attendues
– Formaliser un brief lisible et réutilisable dans les projets récurrents
✔ APPLIQUER | Cas pratique : construire un brief data pour analyser l’attrition client
✔ ÉVALUER | Quiz : à votre avis… Quelle information est inutile dans une demande d’analyse ?

Pourquoi choisir cette formation ?

De l’avis de tous les professionnels de la Data Analytics, savoir challenger la donnée est la principale compétence manquante dans les organisations.

En une journée, cette formation vous donne les bases d’un savoir-faire qui deviendra crucial à l’avenir, en particulier pour les financiers.

Méthode pédagogique et modalités d’évaluation

Avant la formation : recueil de vos attentes depuis votre espace web 15 jours avant le début de la formation et auto-diagnostic de vos compétences.

Méthodes pédagogiques : une diversité de méthodes pédagogiques pour répondre aux différents profils d’apprentissage, encourager la participation active et consolider les acquis par l’expérimentation et la pratique.

Supports pédagogiques : support d’animation, apports documentaires (fiches de synthèse, tableaux…) et autres ressources disponibles dans votre espace.

Pendant la formation : alternance de développements théoriques et d’illustrations tirées de cas réels. Une mise en situation des participants est proposée. De nombreux cas pratiques permettent de valider l’acquisition des compétences au fur et à mesure de la formation.

Suivi et évaluation de la formation : feuille d’émargement et attestation de fin de formation. Évaluation à chaud et à froid assurée par la solution LearnEval.

Prix

1 295 € HT

Témoignages

Formation data analytics

Jonathan C.
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Formation

Formations généralistes