Certificat Professionnel — Data Analytics 2026
Excel · SPSS · Python · Power BI
Formation certifiante 5 modules — Week-ends uniquement — 09 Mai au 14 Juin 2026 — Ouagadougou + Visioconférence
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📊 Inscription — 09 Mai au 14 Juin 2026 — Siemana Institut
Certificat Data Analytics 2026 — Description Complète
Vous travaillez dans une ONG, une administration, une entreprise ou un projet de développement et vous sentez que les données vous échappent encore ? Vous produisez des rapports mais sans vraiment maîtriser les outils qui font la différence ? Ce Certificat Professionnel Data Analytics est fait pour vous.
📊 Pourquoi la maîtrise des données est devenue incontournable ?
À l'ère du numérique, la donnée est au cœur de toutes les décisions : choix stratégiques dans les ONG, pilotage de projets de développement, reporting aux bailleurs, analyses de marché dans les entreprises. En Afrique francophone, la demande en professionnels capables de collecter, analyser, visualiser et interpréter les données explose — dans les secteurs de la santé, de l'éducation, de l'humanitaire, de la finance et de la gouvernance publique.
À l'ère du numérique, la donnée est au cœur de toutes les décisions : choix stratégiques dans les ONG, pilotage de projets de développement, reporting aux bailleurs, analyses de marché dans les entreprises. En Afrique francophone, la demande en professionnels capables de collecter, analyser, visualiser et interpréter les données explose — dans les secteurs de la santé, de l'éducation, de l'humanitaire, de la finance et de la gouvernance publique.
Pourtant, la plupart des professionnels n'utilisent qu'une infime partie des capacités d'Excel, ignorent l'existence de SPSS, n'ont jamais touché à Python et ne savent pas produire un tableau de bord Power BI. Cette formation comble exactement ce fossé.
Siemana Institut organise ce Certificat Professionnel Data Analytics — Mai–Juin 2026 sur week-ends uniquement (samedis et dimanches de 16h à 21h), pensé spécialement pour les professionnels en activité qui ne peuvent pas se permettre de s'absenter en semaine. En 5 modules progressifs, vous passerez des fondamentaux de la donnée jusqu'au Machine Learning avec Python, en maîtrisant les 4 outils les plus demandés sur le marché africain.
💬 Ce que disent nos participants
★★★★★
"Avant cette formation, j'utilisais Excel seulement pour faire des tableaux basiques. Après le module Excel Avancé, j'ai automatisé tous les rapports mensuels de mon ONG avec VBA. Un gain de temps énorme !"
AK
Amadou Koné
Chargé MEAL — ONG Humanitaire, Ouagadougou
★★★★★
"Le module Python m'a ouvert les yeux sur ce qui est possible. En quelques semaines, j'ai créé mon premier modèle de prédiction pour analyser les données de nos enquêtes terrain. Je recommande à 100%."
FO
Fatimata Ouédraogo
Statisticienne — Direction Nationale de la Statistique, Burkina Faso
★★★★★
"Le format week-end est parfait pour nous qui travaillons. Et Power BI a complètement changé la façon dont je présente les données à ma direction. Mes tableaux de bord sont maintenant professionnels et interactifs."
IS
Ibrahim Sawadogo
Responsable suivi-évaluation — Projet USAID, Bobo-Dioulasso
📸 Nos formations en images
Des professionnels engagés, des échanges de qualité — dans nos locaux à Ouagadougou
👥 Groupes restreints — suivi personnalisé
📍 Locaux équipés — Bendogo, Ouagadougou
💻 Disponible aussi en visioconférence
Formation DA 2026 : Objectifs, Compétences & Public Cible
- Comprendre les fondamentaux de la Data Analytics et le cycle de vie de la donnée
- Maîtriser Excel avancé : TCD, Power Pivot, VBA, tableaux de bord
- Utiliser SPSS pour les statistiques descriptives, tests et analyses multivariées
- Programmer en Python pour l'analyse, la visualisation et le Machine Learning
- Concevoir des dashboards professionnels avec Power BI et le langage DAX
- Collecte, nettoyage et préparation des données
- Analyse statistique descriptive et inférentielle
- Création de tableaux de bord interactifs Excel et Power BI
- Programmation Python : Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn
- Modèles de Machine Learning : régression, classification, clustering
- Professionnels des ONG et organisations humanitaires (chargés de projets, MEAL, coordination)
- Responsables suivi-évaluation, redevabilité et apprentissage (MEAL officers)
- Cadres des administrations publiques (statistique, planification, suivi des politiques publiques)
- Analystes de données débutants ou intermédiaires
- Chargés d'études, consultants et chercheurs
- Professionnels du secteur privé (marketing, finance, gestion, business intelligence)
- Étudiants (Licence, Master) en statistique, économie, gestion, informatique ou sciences sociales
- Enseignants et formateurs souhaitant intégrer l'analyse de données dans leurs pratiques
- Entrepreneurs et porteurs de projets souhaitant exploiter les données pour la prise de décision
- Toute personne souhaitant acquérir des compétences pratiques en analyse de données
Formation ouverte à toute l'Afrique francophone — présentiel Ouagadougou et visioconférence.
- Data Analyst en entreprise, ONG ou agence
- Chargé MEAL / Statisticien dans les projets de développement
- Business Intelligence Analyst
- Consultant en analyse de données
- Data Scientist junior (avec le module Python ML)
- Responsable tableau de bord et reporting
- Apprentissage par la pratique : exercices sur données réelles africaines
- Sessions week-end de 5 heures : théorie + TP guidés
- Projets individuels sur des cas concrets
- Formateurs praticiens actifs en data analytics
- Supports numériques : datasets, notebooks Jupyter, fichiers Excel
- Installation guidée des logiciels : Excel, SPSS, Python et Power BI installés sur votre propre machine avec l'accompagnement des formateurs
- Certification Siemana Institut à l'issue de la formation
📊 Programme Détaillé — 5 Modules
📊 Programme — Certificat Professionnel Data Analytics — 5 Modules | 09 Mai – 14 Juin 2026 | Sam & Dim 16h00–21h00
0
Module 0 — Fondamentaux de la Data Analytics
Comprendre les bases pour mieux analyser
Introduction à la Data Analytics
- Définitions et enjeux, les 4 types d'analyse
- Descriptive, diagnostique, prédictive, prescriptive
- Rôles et métiers de la data
Cycle de Vie de la Donnée
- Collecte → nettoyage → stockage → analyse → visualisation
- Sources : structurées, semi-structurées, non structurées
Statistiques Fondamentales
- Moyenne, médiane, mode, écart-type, variance
- Distributions et notion de corrélation
Qualité & Gouvernance des Données
- Données manquantes, doublons, outliers
- Éthique, RGPD, bonnes pratiques de gestion
Panorama des Outils
- Excel, SPSS, Python et Power BI
- Cas d'usage et quand utiliser quel outil
1
Module 1 — Excel Avancé pour l'Analyse de Données
De l'utilisateur standard à l'expert Excel
Formules Avancées
- RECHERCHEV / RECHERCHEX / INDEX-EQUIV
- Formules matricielles et dynamiques
- Fonctions de date, texte et logique
Tableaux Croisés Dynamiques
- Création et configuration avancée
- Segments, chronologies et filtres
- Power Pivot et modèle de données
Visualisation des Données
- Graphiques avancés et combinés
- Mise en forme conditionnelle avancée
- Tableaux de bord interactifs Excel
Automatisation VBA
- Enregistreur de macros et débogage
- Fonctions personnalisées (UDF)
- Automatisation des rapports périodiques
2
Module 2 — SPSS : Statistiques & Analyse Quantitative
Analyse statistique rigoureuse des données
Introduction à SPSS
- Interface et importation des données
- Nettoyage et recodage des variables
- Types de données et niveaux de mesure
Statistiques Descriptives
- Fréquences, moyennes, écarts-types
- Tableaux de contingence et croisements
- Histogrammes et boîtes à moustaches
Tests d'Hypothèses
- Test t de Student (indépendant / apparié)
- ANOVA à un et deux facteurs
- Test du Khi-deux et mesures d'association
Analyses Multivariées
- Corrélation de Pearson et Spearman
- Régression linéaire et logistique
- Analyse factorielle exploratoire
3
Module 3 — Python pour la Data Science & l'Analyse
Du code Python aux modèles Machine Learning
Phase A — Bases Python & Data
- Syntaxe Python et structures de données
- Manipulation de DataFrames avec Pandas
- Nettoyage et préparation des données
Phase B — Visualisation
- Graphiques statiques : Matplotlib, Seaborn
- Visualisations interactives avec Plotly
- Storytelling et communication des données
Phase C — Machine Learning
- Régression, classification, clustering
- Évaluation des modèles (CV, métriques)
- Pipeline de données et hyperparameter tuning
Librairies utilisées
- NumPy · Pandas · Matplotlib · Seaborn
- Plotly · Scikit-learn · StatsModels
- Jupyter Notebook / Google Colab
4
Module 4 — Power BI : Visualisation & Business Intelligence
Dashboards professionnels et rapports interactifs
Prise en Main Power BI Desktop
- Interface et import multi-sources
- Power Query pour la transformation
- Navigation et premiers visuels
Modélisation des Données
- Relations entre tables, schémas en étoile
- Hiérarchies et colonnes calculées
- Introduction au langage DAX
Visualisations & Dashboards
- Cartes, matrices, visuels personnalisés
- Boutons, signets, navigation inter-pages
- Design et mise en page professionnelle
Publication & Partage
- Power BI Service et Workspaces
- Planification de l'actualisation
- Rapports paginés et exports PDF/PPT
🎓 Votre Certificat Siemana Institut
À l'issue de la formation et de l'examen final, vous recevez un Certificat Professionnel Siemana Institut reconnu dans toute l'Afrique francophone — délivré par le Directeur Général.
Exemple de certificat délivré aux participants ayant réussi l'examen final