Quel est le site Web ?

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Ndima Ibaka Serge

• Data analyst • Enquêteur • Chercheur • Formateur • Encodeur.

🧑‍⚕️Infirmier Pédiatre & Médecin en devenir.

Je t’accompagne dans l’analyse des données avec des outils numériques, la recherche scientifique et la rédaction de TFE/projets

08/09/2026

Bonjour ici.
À bientôt!

23/06/2026

Devenez Expert en Collecte Numérique des Données avec KoboCollect 📊📱

Vous êtes étudiant, chercheur, agent de terrain, statisticien, humanitaire ou professionnel du suivi-évaluation ?

Aujourd'hui, les organisations recherchent des personnes capables de collecter, gérer et analyser des données de manière rapide, fiable et professionnelle.

✅ Apprenez à créer des formulaires numériques
✅ Collectez des données sur smartphone et tablette
✅ Gérez efficacement vos enquêtes de terrain
✅ Synchronisez et centralisez vos données en temps réel
✅ Exportez vos données vers Excel, CSV et SPSS
✅ Nettoyez et contrôlez la qualité des données
✅ Travaillez sur des cas pratiques concrets

Formation 100% pratique sur KoboCollect

📅 Début : 06 juillet
⏰ Horaire : 16h00 à 18h00
📚 Durée : 3 séances

💰 Frais : 10 USD, (Inscription : 5 000 FC)

Lieu: Kitoko Center (en face des Cliniques Universitaires de Kinshasa)

Réservez votre place dès maintenant au: +243 816 084 665/ +243 819 499 936

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31/05/2026

Une grande session de formation en Analyse des Données arrive avec une approche simple, pratique et accessible à tous.

Parce qu’aujourd’hui, les données sont au cœur des décisions dans les entreprises, les organisations, les projets et les recherches, il devient indispensable de savoir les comprendre, les traiter et les analyser efficacement.

Cette formation a été pensée spécialement pour ceux qui veulent apprendre sans complications, même en partant de zéro. Nous commencerons par les statistiques simplifiées pour les nuls, afin de permettre à chacun de comprendre facilement les notions essentielles utilisées dans l’analyse des données.

Au programme :
✅ Introduction aux statistiques appliquées à l’analyse des données
✅ Comprendre les données et les indicateurs essentiels
✅ Nettoyage, traitement et organisation des données
✅ Analyse descriptive et interprétation des résultats
✅ Formation pratique sur SPSS
✅ Formation pratique sur Stata
✅ Exercices pratiques et études de cas réels
✅ Conseils et méthodologies utilisés dans le monde professionnel et académique

Cette formation s’adresse aux :
🎓 Étudiants
📚 Chercheurs
📈 Gestionnaires
🏢 Professionnels
💼 Entrepreneurs
📊 Toute personne souhaitant développer des compétences en analyse des données

Notre objectif est simple : aider les gens à transformer les données en informations utiles pour une meilleure prise de décision.

Peu importe votre niveau actuel, cette formation vous permettra d’acquérir des compétences pratiques et directement applicables dans vos études, votre travail ou vos projets professionnels.

Les dates, modalités et inscriptions seront communiquées très prochainement.

Be ready✍️.

24/05/2026

Peu importe la puissance du logiciel utilisé, les statistiques restent la base fondamentale de l’analyse des données.

Que ça soit Excel, Power BI, SQL, Python, R, SPSS, Tableau, ou autres.
Les stat restent la base d'un data analyste.

Un outil peut créer des graphiques.
Un outil peut automatiser des calculs.
Un outil peut produire des tableaux de bord impressionnants.

Mais sans compréhension statistique, vous risquez simplement de voir des chiffres sans réellement comprendre ce qu’ils signifient.

Un bon Data Analyst doit maîtriser :

✅ Les types de variables
qualitatives, quantitatives, discrètes, continues ;

✅ Les échelles de mesure
nominale, ordinale, intervalle, ratio ;

✅ Les mesures de tendance centrale
moyenne, médiane, mode ;

✅ Les notions de dispersion
variance, écart-type, étendue ;

✅ Les distributions des données
normales, asymétriques, atypiques ;

✅ La corrélation et les relations entre variables ;
✅ Les tests statistiques...

✅ Et surtout : l’interprétation correcte des données.

Analyser les données ne consiste pas seulement à utiliser un logiciel.
Il s’agit de comprendre la logique cachée derrière les chiffres.

Les logiciels évoluent constamment.
Mais les principes statistiques restent intemporels.

Un analyste qui comprend les statistiques pourra s’adapter à n’importe quel outil, n’importe quelle entreprise et n’importe quel projet.

Vous espérez travailler dans l'analyse de données, ne vous concentrez donc pas uniquement sur les logiciels.
Travaillez aussi votre raisonnement analytique et statistique.

Faites-vous ami des chiffres.

23/05/2026

L’un des quatre facteurs importants à prendre en compte pour affronter la vie avec un esprit de vainqueur, c’est de s’auto-définir.
Avoir sa propre définition de soi.
Se construire une carte postale personnelle à respecter.

Savoir qui l’on est, ce que l’on représente, ce que l’on accepte et ce que l’on refuse, même lorsque le monde essaie de nous transformer selon ses intérêts.

Le comportement, c'est tout un capital.
Protégez-le. Travaillez-le. Respectez-le.

La vie change.
Les saisons changent.
Les positions changent.
Les relations, elles aussi changent.
Mais ce que vous avez été hier peut vous poursuivre demain.

Ne faites jamais certaines choses simplement parce que la foule applaudit ou pour attirer l'attention vers vous.
La pression du moment peut devenir le regret de toute une vie.

Wherever you are, whatever you do, ayez des valeurs qui vous définissent et qui resteront invariables : votre dignité , votre parole, votre intégrité, votre manière d’être...

Des valeurs qui ne changent ni selon l’endroit, ni selon les circonstances, ni selon les personnes autour de vous.

Et, peu importe ce que deviendra le monde, restez fidèles à ce que vous êtes profondément.

📖 Ma vie, ma première entreprise, mon capital.
✍️ Dr Michel Muvudi officiel

21/05/2026

Très tôt le matin, dans l'un des groupes dans lequels je me retrouve, on a lancé l'offre d'emploi en vue d'une formation en Analyse des données, on cherche donc les formateurs pour animer une formation qui va durer 5 jours.

Trop sûr que je peux le faire, j'écris au numéro pour en savoir plus.
Le numéro me répond avec tous les détails et modalités puis me demande d'envoyer mon CV.

J'ai pris quelques minutes tellement que j'étais en route du coup je vois le numéro m'appeler.

Moi avec toute politesse; Bonjour monsieur
Lui; Helo Serge, How are you

Moi dans ma tête, donc maintenant c'est les anglophones on cherche ou le Data analyste?

Natiki bendele ekweya te

Nga bon; I'm fine , what about you?
Lui: I'm fine too, I'm waiting for your CV.

Moi: a few minutes please, I’m on my way right now. Once I arrive, I will send it to you.

Lui: okay, I’m waiting.

😓 Je lui envoie le CV accompagné du message: vous cherchez un formateur en anglais ou en analyse des données?

Une fois de plus, anglais elingi eteya nga na vie.

17/05/2026

LE WORKFLOW D'UN DATA ANALYSTE

Que vous travailliez avec Microsoft Excel, Python , SQL, RStudio, SPSS ou Power BI, le processus reste pratiquement le même.

Après la collecte des données : fichiers Excel, formulaires KoboCollect, bases SQL, APIs, enquêtes, etc.

Le travail commence d’abord par la compréhension du problème.
Avant toute analyse, il faut savoir ce qu’on cherche à comprendre ou à résoudre.

Importer les données si nécessaire.

Puis explorer la base de données pour la comprendre, détecter des anomalies, des erreurs, des données manquantes...

Après cela, place au nettoyage des données.
Corriger les erreurs, supprimer les doublons, gérer les valeurs manquantes… c’est souvent l’étape la plus longue🤦, mais aussi l’une des plus importantes.

Puis vient l’exploration et l’analyse des données afin de détecter des tendances, des relations ou des anomalies.

Une fois les analyses faites, les résultats sont transformés en visualisations compréhensibles.

Mais le rôle du Data Analyst ne s’arrête pas aux graphiques.
Il doit aussi interpréter les résultats et aider à la prise de décision.

Finalement, certaines tâches peuvent être automatisées pour permettre un suivi continu des indicateurs.

Les outils peuvent changer, mais la logique du métier reste la même.

Un bon Data Analyst ne se définit pas seulement par les logiciels qu’il maîtrise, mais surtout par sa capacité à transformer des données brutes en informations claires, utiles et compréhensibles.

Pour les données d'ici, de là, et de partout ailleurs.

📷R Studio.
Projet Heal_public.

21/04/2026

Ce n’est pas tout de trouver un sujet puis aller le déposer chez quelqu'un et attendre la défense d'un travail dans le quel tu n'as fourni aucun effort.

Le vrai travail commence après avoir choisi ton sujet.

Tu dois comprendre ton problème de recherche coin tiiiii na coin.
Dès que ton sujet est là, la première étape, c’est de cerner clairement ton problème.
Pas les histoires de “je pense que”, pas de “peut-être que”.
Non. Tu dois pouvoir expliquer ton problème en une phrase claire, logique et précise.

Puis, tu dois faire ta propre recherche

Tu vas devoir chercher des informations. Et je répète : tu dois CHERCHER.
Pas attendre qu’on te les dicte, pas copier un ancien TFE poussiéreux de la bibliothèque ou dépôt dans ta faculté, moins encore télécharger un travail de quelqu'un d'autre pour copier.
Tu dois lire.

Tu ne lis pas des articles publiés il y a 20 ans pour un TFE de 2025.
Un travail de 2025 avec des sources de 2000 ?
Échec.
Les articles récents sont conseillés.

Tu dois lire, lire, lire et relire.

Tu diras peut-être : Je ne trouve pas de livres qui parlent de mon sujet.

Dohi!

Internet est ton allié : il y a des articles scientifiques, mémoires, thèses, rapports récents… tout est là.

C’est là qu’intervient la recherche documentaire pratique :

- Utiliser les moteurs de recherche académiques : Google Scholar, PubMed, ResearchGate… il y en a beaucoup.

- Savoir utiliser les opérateurs booléens : AND, OR, NOT pour combiner les mots-clés efficacement

- Filtrer les résultats par année, langue, type de document pour ne garder que le plus récent et pertinent

Tu lis, tu compares, tu analyses, tu comprends.

C’est ça qu’on appelle la r***e de littératuuuuuuuuuuure, et c’est elle qui donnera du poids à ton travail.

À
la
prochaine😋

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Kinshasa

Téléphone

+243891753549

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