Analyste de données
Le parcours généraliste de l'analyste — prendre un export désordonné, quel que soit le secteur, le nettoyer de façon défendable, et produire le tableau ou la figure qui répond à la question réellement posée.
Écosystème de formation Cassion
L'analyse de données avec Python et R, enseignée sur les données que vous manipulez réellement : extractions CommCare, exports KoboToolbox, agrégats DHIS2 et les registres approximatifs qui les alimentent. Conçu pour le suivi-évaluation, la santé publique, la nutrition, l'humanitaire, l'éducation et la gestion de programmes d'ONG.
Partez du poste que vous occupez ou de celui que vous visez. Chaque parcours précise ses compétences et leurs modalités d'évaluation.
Tous les parcoursLe parcours généraliste de l'analyste — prendre un export désordonné, quel que soit le secteur, le nettoyer de façon défendable, et produire le tableau ou la figure qui répond à la question réellement posée.
Pour le spécialiste placé entre le système d'information sanitaire et ceux qui doivent agir dessus — complétude du rapportage, structures de données agrégées, et les dénominateurs qu'un système de routine ne fournit pas.
Pour le chargé de gestion de l'information qui détient les données partagées d'un cluster — analyse des évaluations, rapportage interagences, et les questions de responsabilité qui accompagnent la détention de données sur des personnes en crise.
Pour le responsable comptable d'une fonction de mesure et non d'une analyse — ce qu'il faut standardiser, ce qu'il faut laisser aux équipes, et comment savoir si les données produites valent leur coût.
Pour le data scientist qui travaille là où la contrainte n'est pas le modèle mais la décision — petits échantillons, règles de ciblage contestables, et prédictions sur lesquelles une personne agit en se rendant dans un ménage.
Pour le responsable qui doit agir sur une analyse plutôt que la produire — lire un chiffre assez bien pour décider, et savoir quelle question renvoyer.
Pour le chargé qui conduit les enquêtes plutôt que de les lire — échantillonnage, estimation tenant compte du plan de sondage, et les tests de plausibilité qui décident si un résultat est publiable.
Pour le chargé qui valide désormais les chiffres des autres — concevoir le système de mesure plutôt que le remplir, et le défendre dans une revue où les chiffres sont contestés.
Le parcours fondamental du nouveau chargé de suivi-évaluation — définition des indicateurs, qualité des données de routine et rapportage capable de résister à une revue bailleur, en Python comme en R.
Pour les analystes qui travaillent sur les données de routine du système de santé — couverture, cascades et complétude — avec le raisonnement épidémiologique nécessaire à leur interprétation.
Chaque technique est enseignée en Python et en R, car les équipes de suivi-évaluation se répartissent entre les deux.
Toutes les formationsConstruire un tableau de bord que quelqu'un ouvre deux fois, et rédiger le rapport bailleur autour — y compris l'actualisation, les réserves et le panneau de définitions qui met fin à la dispute mensuelle.
Des graphiques qui survivent à une imprimante, à un vidéoprojecteur et à un relecteur sceptique, construits sous matplotlib et ggplot2 selon les conventions que chaque cluster lit déjà couramment.
Le raisonnement contrefactuel et les protocoles qui le rendent possible — randomisation, différences de différences, appariement et régression sur discontinuité — et comment énoncer les limites d'une comparaison avant-après.
Chaque jeu de données est livré avec un dictionnaire des variables, sa provenance, ses notes de qualité et des exemples traités dans les deux langages. Tous sont synthétiques ou anonymisés.
Tous les jeux de données975 cas enregistrés un par un sur seize semaines et trois districts, livrés avec la population dont ils proviennent, si bien que les taux d'attaque et la létalité ont des dénominateurs et que la standardisation sur l'âge est possible.
1 100 admissions réparties sur six sites, portant à la fois le PB et le poids-pour-taille à l'admission, de sorte que le désaccord entre les deux critères d'admission devienne mesurable plutôt qu'affirmé, et l'issue thérapeutique sur laquelle tout rapport PCIMA est jugé.
996 entretiens de ménage tirés d'une base de 470 zones par sondage stratifié à probabilité proportionnelle à la taille, livrés avec la base et non avec les pondérations, si bien qu'il faut reconstituer les probabilités de tirage avant toute estimation.