Pour qui est cette formation ?
- Analystes de données et data analysts
- Chargés d’études et statisticiens
- Contrôleurs de gestion et analystes financiers
- Responsables data et chefs de projet décisionnel
- Cadres manipulant des bases de données
- Cadres souhaitant évoluer vers l’analyse de données
Les enjeux que nous abordons
La donnée est devenue une ressource stratégique. Les organisations africaines produisent et stockent des volumes croissants de données — financières, opérationnelles, statistiques, sectorielles. Cette matière est un gisement de valeur : mieux décider, mieux piloter, mieux anticiper. Encore faut-il savoir l’exploiter, ce qui suppose des compétences techniques précises.
Le déficit de compétences en analyse de données est réel. Interroger une base, nettoyer et préparer des données, mener une analyse statistique, en tirer des enseignements : ces compétences restent rares sur le continent, en particulier en français. Les organisations qui forment des analystes de données se donnent un avantage décisif dans un monde de plus en plus piloté par la donnée.
Chaque outil a sa place. SQL pour extraire et interroger les données d’une base, Python pour les manipuler et les traiter à grande échelle, R pour l’analyse statistique : ces outils sont complémentaires. Comprendre lequel utiliser, quand et comment, fait partie de la compétence d’un analyste. Cette formation les articule plutôt que de les opposer.
L’analyse n’a de valeur que si elle éclaire la décision. Produire une analyse technique ne suffit pas : il faut savoir la restituer, la rendre compréhensible et actionnable pour des décideurs. La data analytics au service des métiers relie la technique et la décision — c’est cette articulation qui crée de la valeur.
Objectifs pédagogiques
À l’issue de la formation, les cadres formés sont en mesure de :
- Comprendre la démarche et le cycle de la data analytics
- Interroger et optimiser des données avec SQL
- Préparer et manipuler des données avec Python
- Mener une analyse statistique avec R ou Python
- Visualiser et restituer les résultats d’une analyse
- Relier l’analyse de données à la décision métier
- Poursuivre leur montée en compétence en analyse de données
Programme détaillé
Module 1 — Fondamentaux de la data analytics
- La data analytics : enjeux et démarche
- Le cycle de la donnée : collecte, préparation, analyse, restitution
- Types d’analyses : descriptive, exploratoire, prédictive
- Panorama des outils : SQL, Python, R, outils BI
- Choisir le bon outil selon le besoin
Module 2 — Interroger les données avec SQL
- Bases de données relationnelles
- Requêtes SQL : sélection, filtres, jointures, agrégations
- Requêtes avancées : sous-requêtes, fonctions de fenêtrage
- Optimisation des requêtes et performance
- Cas pratiques
Module 3 — Préparer et manipuler les données avec Python
- Introduction à Python pour la data
- Manipulation de données avec les bibliothèques dédiées
- Nettoyage et transformation
- Agrégation et fusion de données
- Cas pratiques
Module 4 — Analyse statistique avec R ou Python
- Statistiques descriptives et exploratoires
- Analyse avec R ou Python
- Corrélations et tests statistiques
- Introduction à la modélisation
- Cas pratiques
Module 5 — Visualisation et restitution
- Principes de la data visualisation
- Visualisation avec Python ou R
- Articulation avec les outils BI
- Restituer une analyse à des décideurs
- Cas pratiques
Module 6 — La data analytics au service des métiers
- Cas d’usage métiers dans le public et le privé
- De l’analyse à la décision
- Bonnes pratiques et éthique des données
- Monter en compétence dans la durée
- Plan d’action
Méthodologie pédagogique
Notre approche met le concret avant la théorie. Plus de 60 % du temps est consacré à des cas pratiques : requêtes sur des bases réelles, manipulation de jeux de données, analyses statistiques, restitution d’analyses.
Notre équipe forme les cadres à l’interrogation et à l’optimisation des données avec SQL en Afrique francophone ; les modules Python et R sont animés avec des spécialistes de la data science. Les cas étudiés partent de données représentatives des organisations du continent — données financières, statistiques sectorielles, données opérationnelles — pour des compétences directement exploitables.
Durée et modalités
Durée standard recommandée : 5 à 12 jours selon le niveau de profondeur, format intensif ou modulaire selon les besoins de l’organisation.
Modalités proposées :
- En intra-organisation, dans les locaux du client en Afrique francophone
- En inter-entreprises au Maroc (Casablanca, Rabat, Tanger, Fès, Marrakech, Agadir)
- À distance, en classes virtuelles synchrones
- En format mixte : présentiel intensif suivi d’un accompagnement à distance
Taille de groupe recommandée : 8 à 12 cadres, pour permettre un travail individualisé sur les cas pratiques techniques.
Sur-mesure : chaque programme est calibré sur le niveau initial des cadres, les outils visés et les types de données manipulées.
Profil des formateurs
Nos intervenants sont des spécialistes des bases de données et du requêtage SQL, ainsi que des data scientists maîtrisant Python et R. Leur expérience opérationnelle en contexte africain francophone leur permet de proposer des approches réalistes, adaptées aux données et aux environnements du continent. Conformément à notre approche, les profils sont présentés par leur expertise, jamais par leur nom.
