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Engagements qualité

4 octobre 2021 Data Value
Data Value est référencé sur la plateforme Datadock et s’engage sur l’ensemble des critères du décret n° 2015-790 du 30 juin 2015 relatif à la qualité des actions de la formation professionnelle.

En particulier, Data Value vous assure de :
  • L’identification précise des objectifs de la formation et son adaptation au public formé,
  • L’adaptation des dispositifs d’accueil, de suivi pédagogique et d’évaluation aux publics de stagiaires,
  • L’adéquation des moyens pédagogiques, techniques et d’encadrement à l’offre de formation,
  • La qualification professionnelle et l’actualisation des connaissances du personnel chargé des formations,
  • Les conditions d’information du public sur l’offre de formation, ses délais d’accès et les résultats obtenus,
  • La prise en compte des appréciations rendues par les stagiaires.


Baromètre de satisfaction

95.4% de nos stagiaires se déclarent satisfaits à très satisfaits de leur formation sur la période Juillet 2020 à Juin 2021.

Dans le détail, voici les résultats des évaluations à chaud collectées auprès de 316 stagiaires :
Item évalué% de stagiaires satisfaits à très satisfaits
Documentation remise92.3%
Objectifs atteints95.4%
Utilité de la formation95.1%
Intérêt de la formation96.7%
Techniques pédagogiques96.4%
Animateur attentif aux participants96.7%
Respect du programme annoncé98.0%
Ambiance du groupe98.0%
Organisation matérielle89.7%
Sous forme de graphique :



Dans le détail, voici le taux de satisfaction global par formation depuis février 2015 :
Intitulé formationNombre de sessions organisées% de stagiaires satisfaits à très satisfaits
AMDEC291%
Analyse de survie avancée395%
Analyse des données : méthodes décisionnelles4100%
Analyse des données : méthodes exploratoires (ACP, AFC, classification)1198%
Analyse de données en environnement Hadoop294%
Analyse des systèmes de mesure (MSA)398%
Analyse statistique des données manquantes2100%
Analyser des données statistiques avec Excel1197%
Audit qualité interne - ISO 9001 version 2015798%
Big Data pour les managers / décideurs188%
Biostatistique896%
Black Belt Lean Six Sigma1100%
Business Intelligence sous Excel : Power Query, Power Pivot et Power Map2100%
La cartographie des processus174%
Détection d’anomalies – Outlier Detection1100%
Enquête par sondage2100%
Essais Cliniques : principes méthodologiques483%
Les évolutions de la norme ISO 17025 - De la version 2005 à la 20171100%
Excel - Gestion de données3100%
Excel - Les bases894%
Excel - Les fonctions189%
Excel - Les graphiques2100%
Fiabilité et méthodes statistiques385%
Green Belt Lean159%
Green Belt Lean Six Sigma1592%
Initiation aux Systèmes d'Information Géographique (SIG) et au logiciel QGIS695%
Introduction à la démarche Lean Six Sigma294%
Introduction à la Métrologie899%
Introduction au Big Data698%
ISO 5725-2 - Répétabilité et reproductibilité d’une méthode de mesure1100%
Javascript189%
JMP - Prise en main, analyses statistiques et graphiques290%
La méthode 5S698%
La méthode de résolution de problèmes 8D2100%
La méthode de résolution de problèmes QRQC (Quick Response Quality Control)193%
La norme EN 9100 version 20164100%
La norme ISO 17020599%
La norme ISO 17025 version 2017882%
La norme ISO 9001 version 2015498%
Langage C/C++176%
Langage SQL - Initiation1100%
Les outils qualité et l'amélioration continue1100%
Les techniques de rééchantillonnage - Le Bootstrap198%
Machine Learning396%
Maîtrise Statistique des Processus (MSP-SPC) - Cartes de contrôle892%
Mathcad2100%
Méthodes de régression multiple en Biostatistique1100%
Méthodes PLS172%
Minitab - Prise en main, analyses statistiques et graphiques1490%
Modèles mixtes : modèles à effets aléatoires pour données longitudinales594%
Plans d'expériences 1 : plan de criblage, plan factoriel et surface de réponse896%
Plans d'expériences 2 : plan optimal et plan robuste1100%
Power BI1594%
Prendre des décisions statistiques avec Excel499%
Procédures d’échantillonnage (NQA) pour les contrôles par attributs - Norme ISO 2859-11100%
Python – Bases et introduction aux librairies scientifiques690%
Python avancé297%
R – Prise en main, analyses statistiques et graphiques1094%
R pour la data analyse699%
R Shiny - Initiation299%
Réaliser ses analyses biostatistiques avec R181%
Réaliser ses analyses statistiques avec R898%
Régression linéaire, logistique et analyse de la variance699%
Régression logistique - Analyse de données catégorielles194%
Résolution de problèmes : méthodes et outils589%
Séries Temporelles1100%
Statistique décisionnelle (inférentielle) : savoir décider au vu des observations497%
Statistique descriptive (exploratoire) : savoir décrire des observations493%
Statistiques pour la détection de fraude198%
Système d'Information Géographique (SIG) - Les concepts385%
Introduction au Big Data181%
Traitement des données d'enquête2100%
Utilisation d’une base de données PostGIS avec QGIS189%
Validation des Méthodes Analytiques - Norme AFNOR NF V 03-1102100%
Validation des procédés1100%
VBA Excel1100%
WordPress et Langages du Web1100%
XLSTAT – Prise en main, analyses statistiques et graphiques197%
Yellow Belt Lean Six Sigma296%


Respect de la confidentialité

Data Value s’engage au plus strict respect de la confidentialité dans le cadre de ses prestations de formation, d'études et de conseil.

A ce titre, Data Value vous assure de :
  • Respecter et faire respecter par ses consultants les règles du droit du secret professionnel
  • Considérer comme confidentielles les informations qui lui sont transmises volontairement ou fortuitement
  • Limiter l’accès à ces informations à ses seuls consultants qui doivent y avoir accès pour la réalisation de la prestation
  • Ne procéder à aucune diffusion ou duplication, sauf pour usage interne, de tout document mentionnant tout ou partie desdites informations
  • S’abstenir de toute exploitation directe ou indirecte desdites informations, sauf pour les besoins de la prestation
  • Ne déposer ou faire déposer, en son nom ou au nom de tiers, aucune demande de titre de Propriété Industrielle protégeant et/ou mentionnant lesdites informations
  • Et d’une manière générale, s’interdire toute action qui pourrait nuire à la protection du secret sur les informations confidentielles.