English CompTIA Data +
La certification CompTIA Data+ certifiera que le candidat retenu possède les connaissances et les compétences nécessaires pour transformer les exigences commerciales afin de soutenir la prise de décision basée sur les données, en extrayant et en traitant les données, en appliquant des méthodes statistiques de base et en analysant des ensembles de données complexes, tout en adhérant aux normes de gouvernance et de qualité des données tout au long du cycle de vie des données.
- 4.8/5.0
- 1922 Inscrits
- Dernière mise à jour Jun 17, 2026
Aperçu du cours
- La
certification CompTIA Data+ est conçue pour les professionnels débutants et
intermédiaires qui souhaitent acquérir des compétences solides en analyse de
données et devenir des acteurs clés dans la prise de décisions commerciales
fondées sur les données. Elle valide la capacité à extraire, analyser et
interpréter des données provenant de diverses sources pour produire des
informations exploitables.
Grâce à cette certification, les participants apprennent à :
- Comprendre les concepts fondamentaux des données, y compris les types de données, les structures de données et les modèles relationnels.
- Utiliser des outils et techniques d’analyse pour manipuler et transformer des ensembles de données complexes en informations claires et pertinentes.
- Appliquer des méthodes statistiques de base pour identifier des tendances, effectuer des prévisions et soutenir la prise de décision.
- Créer des visualisations et rapports efficaces, facilitant la communication des résultats aux parties prenantes, même non techniques.
- Respecter les principes de gouvernance et de qualité des données, en assurant l’intégrité, la sécurité et la conformité des informations à chaque étape de leur cycle de vie.
- La certification CompTIA Data+ est vendor-neutral, ce qui signifie qu’elle ne se limite pas à un logiciel ou une plateforme spécifique. Elle convient donc aux analystes de données juniors, aux professionnels de l’intelligence d’affaires et à toute personne souhaitant renforcer sa capacité à transformer les données brutes en décisions commerciales stratégiques et éclairées.
- En obtenant cette certification, les professionnels gagnent en confiance et crédibilité, améliorent leur employabilité et se positionnent comme des experts capables de contribuer de manière significative à la stratégie et à la performance de leur entreprise grâce à l’analyse des données.
Plans du cours
Définir
les concepts de base des données graphiques
- Introduction aux types de données et aux structures de données graphiques.
- Compréhension des nœuds, des arêtes et des relations dans les graphes.
- Différences entre les bases de données relationnelles et les bases de données graphiques.
- Cas d’utilisation courants des bases de données graphiques, comme les réseaux sociaux, la détection de fraudes et la gestion de recommandations.
Expliquer les méthodes d'intégration et de collecte des données
- Techniques d’extraction de données à partir de sources internes et externes.
- Méthodes d’intégration des données provenant de différents systèmes (ETL : Extraction, Transformation, Chargement).
- Utilisation d’API, de flux de données en temps réel et de pipelines de données pour collecter et centraliser les informations.
- Gestion des métadonnées et suivi des sources de données.
Identifier les raisons courantes du nettoyage et de l'analyse des données
- Importance de la qualité des données pour les analyses précises et fiables.
- Identification des valeurs manquantes, des doublons et des incohérences.
- Techniques de profilage des données pour détecter les anomalies et les tendances.
- Préparation des données pour les analyses statistiques et la visualisation.
Mise en œuvre de diverses techniques de traitement de données
- Transformation et normalisation des données pour assurer la cohérence.
- Agrégation, filtrage et tri des données selon les besoins analytiques.
- Application de scripts et d’outils de traitement automatisé pour gérer de grands ensembles de données.
- Gestion des données non structurées et semi-structurées (textes, JSON, XML).
Expliquer les techniques courantes de traitement et d’amélioration des données
- Nettoyage avancé et enrichissement des données pour améliorer leur valeur.
- Détection et correction des erreurs systématiques ou anomalies statistiques.
- Fusion de plusieurs sources de données pour obtenir une vue complète.
- Optimisation des performances des bases de données et des requêtes.
Application de méthodes statistiques descriptives
- Utilisation des mesures de tendance centrale (moyenne, médiane, mode).
- Mesures de dispersion (écart-type, variance, quartiles).
- Visualisation des distributions de données à l’aide de graphiques et de tableaux.
- Identification des corrélations et des patterns dans les ensembles de données.
Résumé de l'importance de la gouvernance des données
- Principes de la gouvernance des données pour garantir la conformité et la sécurité.
- Rôles et responsabilités des parties prenantes dans la gestion des données.
- Politiques de gestion des accès, confidentialité et intégrité des données.
- Mise en place de standards et procédures pour assurer la fiabilité des données.
Application du contrôle qualité aux données
- Techniques d’audit et de vérification des données pour maintenir la précision.
- Utilisation de métriques et de tableaux de bord pour suivre la qualité des données.
- Gestion des erreurs et mise en place de processus correctifs.
- Importance de la documentation et des rapports de qualité des données.
Concepts de gestion des données de référence expliqués
- Définition et rôle des données de référence dans l’entreprise.
- Méthodes pour centraliser, standardiser et synchroniser les données de référence.
- Gestion des versions et de l’historique des données critiques.
- Garantir la cohérence des informations clés à travers tous les systèmes de l’entreprise.
Objectifs du cours
À
la fin de ce cours, vous serez capable de :
Visualisation et reporting des données
- Créer des visualisations claires et efficaces pour représenter les données complexes.
- Concevoir des rapports interactifs et dynamiques adaptés aux besoins des décideurs.
- Utiliser des outils de visualisation et de business intelligence pour transformer les données brutes en informations exploitables.
Manipulation et traitement des données
- Nettoyer, transformer et préparer les données pour l’analyse.
- Intégrer des données provenant de différentes sources, qu’elles soient structurées ou non structurées.
- Automatiser les processus de traitement des données pour améliorer l’efficacité et la précision.
Analyse d’ensembles de données complexes
- Appliquer des techniques d’analyse descriptive et exploratoire pour identifier des tendances et des modèles.
- Effectuer des analyses avancées tout en respectant les normes de gouvernance des données et les standards de qualité tout au long du cycle de vie des données.
- Détecter et corriger les anomalies, les erreurs et les incohérences dans les ensembles de données.
Application des méthodes statistiques de base
- Comprendre et utiliser des concepts statistiques fondamentaux tels que les mesures de tendance centrale, de dispersion et de corrélation.
- Appliquer des tests statistiques simples pour soutenir les décisions basées sur les données.
- Interpréter correctement les résultats statistiques pour produire des rapports fiables et significatifs.
Extraction et exploitation des données (Data Mining)
- Identifier et extraire des informations pertinentes à partir de grandes quantités de données.
- Utiliser des techniques d’exploration de données pour découvrir des modèles et des relations cachées.
- Traduire les exigences métier en analyses de données concrètes pour appuyer la prise de décision stratégique.
Prérequis du cours
Pour
tirer pleinement parti de la formation CompTIA Data+, il est recommandé que les
candidats disposent des compétences et expériences suivantes :
Expérience professionnelle :
- 18 à 24 mois d’expérience dans un rôle d’analyste de reporting ou d’analyste d’affaires.
- Capacité à comprendre les besoins métier et à transformer les exigences en rapports et analyses de données pertinents.
Connaissance des bases de données et des outils d’analyse :
- Familiarité avec les bases de données relationnelles (SQL, MySQL, Oracle, etc.) et non relationnelles (NoSQL, MongoDB).
- Expérience avec des outils d’analyse de données et de visualisation comme Excel, Power BI, Tableau ou d’autres logiciels similaires.
- Compréhension des processus d’extraction, de transformation et de chargement des données (ETL).
Compétences statistiques de base :
- Connaissance des concepts statistiques fondamentaux tels que les moyennes, médianes, écarts-types, corrélations et tendances.
- Capacité à appliquer ces concepts pour analyser des ensembles de données et identifier des modèles ou anomalies.
Expérience en visualisation de données :
- Capacité à créer des graphiques et tableaux clairs et efficaces pour représenter les données de manière compréhensible pour les parties prenantes.
- Connaissance des bonnes pratiques de visualisation et de communication des résultats analytiques.
Compétences générales :
- Esprit analytique et capacité à résoudre des problèmes complexes basés sur les données.
- Compréhension de l’importance de la qualité des données et de la gouvernance pour garantir des décisions fiables.
- Même si ces prérequis ne sont pas obligatoires, posséder ces connaissances et expériences permet de maximiser la compréhension et l’efficacité lors du suivi du cours CompTIA Data+.
Calendrier du cours
| Date | Jours restants | Lieu de formation | |
|---|---|---|---|
Aucun calendrier disponible | |||
Informations sur l'examen du cours
- CompTIA
Data+ est une certification destinée aux analystes de données débutants ou en
début de carrière, qui valide leur capacité à collecter, analyser et rapporter
des données pour soutenir une prise de décision commerciale basée sur les
données. Cette certification couvre les concepts fondamentaux de données, les
environnements de données, les méthodes de collecte et de traitement, la
visualisation, les statistiques de base et la gouvernance des données. Elle
garantit que les professionnels peuvent transformer les exigences métier en
analyses et insights précis et exploitables. CompTIA Data+ est une
certification neutre vis-à-vis des fournisseurs, adaptée aux rôles de junior
data analyst et aux postes de business intelligence. Elle constitue une base
solide pour progresser vers des certifications plus avancées en analyse de
données ou en science des données.
- Conditions
d’admission / Pré-requis :
Aucune exigence stricte n’est imposée pour suivre la formation ou passer l’examen. Toutefois, CompTIA recommande une expérience de 18 à 24 mois dans un rôle d’analyste de rapports ou d’analyste métier, avec une exposition aux bases de données, aux outils d’analyse, à des connaissances de base en statistiques et à des techniques de visualisation de données. Cette expérience permet de mieux comprendre les questions d’examen. Les débutants en analyse de données peuvent également suivre la certification Data+ avec un programme d’études adapté et un engagement suffisant à l’apprentissage autonome.
Structure de l’examen :
- Code de l’examen : DA0-001
- Nombre de questions : jusqu’à 90 questions, comprenant des QCM et des exercices pratiques basés sur des scénarios réels.
- Durée : 90 minutes
- Note de réussite : 675 sur une échelle de 100 à 900
Domaines évalués :
- Concepts de données et types de données
- Collecte, préparation et qualité des données
- Analyse et interprétation des données
- Visualisation et communication des données
- Gouvernance
et sécurité des données
L’examen offre une couverture complète des compétences de base en analyse de données, permettant aux candidats de démontrer leur capacité à traduire des besoins métiers en solutions analytiques efficaces.
Renouvellement
/ Recertification :
La certification est valable 3 ans. Pour maintenir la certification active,
les candidats doivent :
- Obtenir 20 unités de formation continue (CEU) par le biais d’activités qualifiantes, ou
- Renouveler via des programmes de formation agréés.
- CompTIA Data+ peut également prolonger automatiquement certaines certifications inférieures, comme ITF+, si elles sont en possession du candidat. Si la certification n’est pas renouvelée, elle expire conformément au programme de formation continue de CompTIA. La recertification assure que les compétences du professionnel restent à jour face à l’évolution rapide des pratiques et outils d’analyse de données.
Our Student Reviews
4.8
Excellent
Matthew Harris
I work with data every day, but I never really understood how much went into keeping it secure and useful. This course broke it down in a way that was actually engaging. I can see why iExperts puts so much emphasis on this.
Daniel Anderson
Thank you for the training you provided. It was full of information that is useful and you were very good at delivering it. Hope to keep in touch,
Ce cours comprend
- Durée40 h
- PartenariatCompTIA
- CatégorieData
- CertificatOui
Profil du cours
Quiz du cours
Testez vos connaissances avec notre quiz ! Répondez à une série de questions liées à CompTIA Data +.
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