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PAR450

Data Analytics et reporting avancé
  • Comprendre les concepts fondamentaux du Data Analytics
  • Identifier les applications du Data Analytics en finance
  • Maîtriser les outils de base pour analyser les données financières
  • Optimiser la prise de décision grâce aux données
  • Comprendre les concepts fondamentaux des bases de données relationnelles
  • Maîtriser les requêtes SQL de base pour interroger des données financières
  • Optimiser l’extraction et l’analyse des données financières
  • Automatiser les requêtes pour faciliter le reporting financier
  • Comprendre les concepts clés du processus ETL
  • Maîtriser les étapes d’extraction, transformation et chargement des données
  • Optimiser la qualité et la cohérence des données intégrées
  • Automatiser les flux de données pour faciliter l’analyse financière
  • Comprendre les principes des datamarts et leur rôle en finance
  • Maîtriser la modélisation et la structuration des datamarts financiers
  • Optimiser l’extraction et l’analyse des données spécifiques à la finance
  • Faciliter la prise de décision grâce à des données consolidées et fiables
  • Comprendre les fonctionnalités clés de Power BI
  • Créer des tableaux de bord interactifs adaptés aux besoins financiers
  • Visualiser efficacement les données pour faciliter la prise de décision
  • Automatiser la mise à jour des rapports et partager les insights
  • Comprendre les fonctionnalités clés de Tableau pour le reporting
  • Automatiser la création et la mise à jour des rapports financiers
  • Visualiser et analyser les données de manière dynamique
  • Partager efficacement les rapports automatisés avec les équipes
  • Maîtriser les bases de Python pour manipuler des données financières
  • Utiliser la bibliothèque pandas pour analyser et transformer des jeux de données
  • Automatiser les calculs et analyses répétitives
  • Visualiser les résultats pour faciliter la prise de décision
  • Comprendre les principes de la visualisation de données
  • Maîtriser les fonctionnalités de la bibliothèque matplotlib
  • Créer des graphiques clairs et adaptés aux données financières
  • Personnaliser et automatiser les visualisations pour l’analyse
  • Comprendre les concepts des dashboards web interactifs
  • Maîtriser les outils Dash et Shiny pour créer des interfaces dynamiques
  • Concevoir des tableaux de bord personnalisés adaptés aux besoins financiers
  • Déployer et partager les dashboards en ligne pour une utilisation collaborative
  • Comprendre les principes des modèles de régression pour la prévision
  • Appliquer les techniques de régression linéaire et multiple sur des données financières
  • Évaluer la qualité des modèles prédictifs
  • Utiliser les régressions pour anticiper les tendances économiques
  • Comprendre les caractéristiques des séries temporelles
  • Appliquer des méthodes d’analyse adaptées aux données chronologiques
  • Modéliser et prévoir les évolutions futures à partir des séries
  • Interpréter les résultats pour soutenir la prise de décision financière
  • Comprendre les concepts clés de la détection d’anomalies en machine learning
  • Appliquer des algorithmes de détection sur des données financières
  • Identifier et interpréter les anomalies pour anticiper les risques
  • Intégrer les outils de machine learning dans les processus d’analyse
  • Exploiter les justificatifs de frais à des fins d’analyse financière
  • Automatiser la détection d’anomalies à partir de données textuelles
  • Identifier les risques financiers et les écarts aux politiques internes
  • Produire des indicateurs fiables à partir de sources non structurées
  • Identifier les indicateurs financiers clés à suivre en temps réel
  • Connecter les sources de données internes et externes
  • Construire des tableaux de bord dynamiques et automatisés
  • Faciliter la prise de décision par la visualisation pertinente des KPI
  • Comprendre les enjeux de la gouvernance des données en finance
  • Identifier les responsabilités et rôles liés à la qualité des données
  • Tracer l’origine, les transformations et l’usage des données (data lineage)
  • Sécuriser, structurer et valoriser les données pour un reporting fiable
  • Approfondir un ou des aptitudes vues précédemment
  • Découvrir des points non encore vus lors des premières séances sur un sujet
  • S’entraîner à l’utilisation des techniques et outils et constituer un suivi du parcours
  • Régler votre problématique grâce à une séance de coaching ciblée
  • Déclencher un ou plusieurs déclics au sein de vous-même pour progresser
  • Comprendre l’apport du coaching et de la maïeutique, en le vivant soi-même.
  • Valider les connaissances et la méthodologie acquises durant le parcours
  • Se perfectionner, prendre de la valeur dans son domaine, son métier
  • Obtenir de la reconnaissance sur le marché du travail
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Nos forfaits

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Ces modules de 2h sont valables pour nos 5000 aptitudes ( = ateliers de formation 100% sur mesure allant à l’essentiel, tous thèmes confondus, sur tous nos catalogues management, RH, communication, développement personnel, commercial…) et valables également sur toutes nos prestations (séances de coaching, bilan de compétences , feedback 360°, codéveloppement…).

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