Plan de formation
Module 1: Identifier des concepts de base des schémas de données
Introduction aux notions fondamentales des schémas de données et à leur rôle dans la structuration des informations.
Module 2: Comprendre les différents systèmes de données
Exploration des divers systèmes de données, tels que les bases de données relationnelles et non relationnelles, et leur utilisation.
Module 3: Comprendre les types et les caractéristiques des données
Étude des différents types de données (structurées, semi-structurées, non structurées) et de leurs caractéristiques spécifiques.
Module 4: Comparer et mettre en contraste différentes structures de données, formats et langages de balisage
Analyse des différences entre diverses structures de données, formats de fichiers et langages de balisage comme XML et JSON.
Module 5: Expliquer l’intégration des données et les méthodes de collecte
Présentation des techniques et outils utilisés pour intégrer et collecter des données provenant de sources variées.
Module 6: Identifier des raisons courantes de nettoyage et de profilage des données
Discussion sur l’importance du nettoyage et du profilage des données pour assurer leur qualité et leur utilité.
Module 7: Exécution de différentes techniques de manipulation de données
Démonstration des techniques courantes pour manipuler les données, telles que la transformation, l’agrégation et le filtrage.
Module 8: Expliquer les techniques courantes de manipulation et d’optimisation des données
Examen des méthodes utilisées pour optimiser et manipuler les données afin d’améliorer leur performance et leur utilité.
Module 9: Application des méthodes statistiques descriptives
Utilisation de techniques statistiques descriptives pour analyser et résumer les données.
Module 10: Décrire les principales techniques d’analyse
Présentation des techniques d’analyse de données, telles que l’analyse exploratoire et l’analyse prédictive.
Module 11: Comprendre l’utilisation de différentes méthodes statistiques
Exploration de diverses méthodes statistiques et de leur application dans l’analyse de données.
Module 12: Utilisation du type de visualisation approprié
Choix et utilisation des types de visualisation les plus adaptés pour représenter les données de manière claire et efficace.
Module 13: Exprimer les besoins de l’entreprise dans un format de rapport
Traduction des exigences de l’entreprise en rapports clairs et précis.
Module 14: Conception de composants pour les rapports et les tableaux de bord
Création et organisation des éléments constitutifs des rapports et des tableaux de bord pour une visualisation optimale des données.
Module 15: Distinguer les différents types de rapport
Identification et différenciation des divers types de rapports utilisés en entreprise.
Module 16: Résumer l’importance de la gouvernance des données
Discussion sur la nécessité de la gouvernance des données pour garantir leur qualité, leur sécurité et leur conformité.
Module 17: Application du contrôle qualité aux données
Mise en œuvre des techniques de contrôle qualité pour vérifier et maintenir la précision et la fiabilité des données.
Module 18: Expliquer les concepts de gestion des données de référence
Introduction aux principes de la gestion des données de référence et à leur importance pour assurer la cohérence des informations dans toute l’organisation.
La littérature, les diapositives de présentation en classe et l’environnement de laboratoire technique incluant les étapes de configuration sont disponibles en anglais.
Connaissances pré-requises recommandées
- Compétences informatiques de base : Maîtrise de l’utilisation d’un ordinateur et navigation sur différents systèmes d’exploitation.
- Compréhension fondamentale des concepts de données : Familiarité avec les concepts de base des données tels que les bases de données, les types de données et les formats de données.
- Compétences de base en mathématiques et en statistiques : Connaissance des mathématiques et des statistiques fondamentales, essentielles pour comprendre les techniques d’analyse des données.
- Expérience avec les outils de productivité bureautique : Expérience de l’utilisation d’outils tels que les tableurs (par exemple, Microsoft Excel), souvent utilisés pour la manipulation et l’analyse des données.
Titre de compétences et certification
Caractéristiques de l’examen
- Code: DA0-001
- Titre: CompTIA Data+
- Durée: 90 minutes
- Nombre de questions: 90
- Format de questions: À choix multiples, à réponses multiples
- Note de passage: 675 de 900
- Coût: 0$ (inclus dans votre formation)
Sujets de l’examen
L’examen CompTIA Data+ certifiera que le candidat réussi possède les connaissances et compétences requises pour transformer les exigences commerciales en soutien aux décisions basées sur les données, en explorant et manipulant les données, en appliquant des méthodes statistiques de base, et en analysant des ensembles de données complexes tout en respectant les normes de gouvernance et de qualité tout au long du cycle de vie des données.
