Data & IA
Attestation Analyse de Données — SQL & Statistiques
SQL, statistiques et lecture de données : transformez les chiffres en décisions
Évaluation pratique d'analyse de données de niveau certification : 72 questions en banque, 50 tirées aléatoirement par session, 90 minutes, seuil de réussite de 70 %. Le parcours couvre le SQL appliqué (requêtes, jointures, agrégation, sous-requêtes, fenêtrage), les statistiques descriptives (moyenne, médiane, dispersion, corrélation), le nettoyage et la préparation des données, et la visualisation et la restitution. Les questions s'appuient sur des extraits SQL réels et des erreurs réellement commises par les analystes : = NULL au lieu de IS NULL, WHERE contre HAVING, COUNT(colonne) qui ignore les NULL, LEFT JOIN transformé en jointure interne par un filtre mal placé, moyenne tirée par les valeurs extrêmes, corrélation confondue avec la causalité. Il faut savoir lire une requête, interroger une donnée douteuse et justifier chaque décision.
Ce que l'évaluation mesure
- Écrire des requêtes SELECT robustes : filtres, tris, LIMIT, DISTINCT, LIKE/IN/BETWEEN
- Gérer le NULL sans piège : IS NULL, IS NOT NULL, impact sur les comparaisons et les agrégats
- Joindre des tables correctement : INNER/LEFT/FULL, auto-jointure, clés dupliquées et fan-out
- Agréger et filtrer des groupes : GROUP BY, HAVING vs WHERE, COUNT(*) vs COUNT(colonne)
- Structurer une analyse en une requête : sous-requêtes scalaires, CTE WITH, CASE WHEN
- Classer avec le fenêtrage : ROW_NUMBER, RANK, DENSE_RANK et partitionnement
- Choisir la bonne mesure de tendance centrale et de dispersion selon la distribution et les valeurs extrêmes
- Détecter valeurs aberrantes et corrélations, et les interpréter sans confondre corrélation et causalité
- Nettoyer un jeu de données : doublons, manquants (suppression ou imputation encadrée), formats, types, encodage des catégories
- Fusionner plusieurs sources en contrôlant les clés de jointure et l'intégrité référentielle
- Choisir le graphique adapté et éviter les pièges de lisibilité (axe tronqué, camembert surchargé, couleurs non accessibles)
- Restituer : KPI pertinents, tableau de bord hiérarchisé et récit structuré autour d'un message d'action
Ce que prouve l'attestation
- Analyste de données junior en banque, télécoms, assurance ou grande distribution
- Analyste BI junior : tableaux de bord et reporting décisionnel
- Chargé de reporting et de suivi-évaluation dans une ONG ou un projet de développement
- Analyste reporting commercial pour un réseau de boutiques ou d'agences
- Analyste de données mobile money et paiements électroniques en fintech ou chez un agrégateur
- Base solide pour progresser vers SQL avancé, Power BI, Python data ou data engineering
Le titulaire interroge une base relationnelle sans tomber dans les pièges SQL classiques : il filtre les NULL avec IS NULL, sépare WHERE de HAVING, choisit la bonne jointure et repère une clé dupliquée qui gonfle un total. Il décrit une distribution avec la mesure adaptée - la médiane plutôt que la moyenne quand les valeurs extrêmes tirent l'indicateur -, teste une corrélation sans la confondre avec une causalité, et prépare des données propres : doublons traités selon une règle métier, manquants documentés, formats normalisés. Il traduit enfin le résultat en graphique juste et en message d'action pour une direction.
Conditions de l'évaluation
- Durée :
- 90 minutes
- Questions :
- 50
- Score de réussite :
- 70 %
- Tentatives incluses :
- 2
- Frais de certification :
-
15 500 FCFA11 000 FCFA
Pas de cours à suivre : vous vous inscrivez, vous réglez les frais de certification, puis vous passez l'évaluation en conditions réelles depuis votre navigateur. En cas de réussite, l'attestation numérique est émise avec un code public et une empreinte SHA-256, vérifiable gratuitement par tout employeur.
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