Explorez les principes fondamentaux de l'analyse de données et décrochez le métier le plus demandé de la Data.
Maîtrisez le data sourcing
Comprenez les KPIs des entreprises, collectez des données depuis différentes sources pour mener des analyses classiques (churn, funnel, CAC, AB test, time to convert, etc.)
Google Sheets
Payment
CRM
Apprenez à extraire et transformer la data
Apprenez à extraire des données via des API, des outils d'automatisation ou du tracking produit sur GTM. Maîtrisez SQL et construisez des Data Warehouses propres avec des techniques classiques (data layers).
SQL
Google Analytics
Fivetran
Business Intelligence et Data Visualization
Communiquez clairement vos résultats, en utilisant les bonnes visualisations et en créant des tableaux de bord automatisés, avec les outils de BI les plus utilisés.
Power BI
Google Data Studio
Python pour l’analyse et la prédiction
Exécutez des analyses sur de gros jeux de données, grâce à Python et Jupiter Notebook. Apprenez les bases du Machine Learning en Python, pour collaborer avec des Data Scientists ou des ingénieurs en Machine Learning.
Python
Machine Learning
Vous apprendrez à travers 6 modules, à temps plein pendant 2 mois (400 heures de formation).
Notre formation en Data Analytics est très intense. Pour être prêt et démarrer dans les meilleures conditions, vous devrez effectuer un travail préparatoire avant de commencer la formation. Ce travail prend environ 40 heures et vous permettra d’apprendre les fondamentaux de la data analyse
40h de travail préparatoire en ligne
Quelles sont les données disponibles ? Où les trouve-t-on ? Quels KPIs veut-on suivre ? Dans ce module, vous mènerez des analyses classiques sur des données métiers et construirez des dashboard automatisés avec Google Sheets.
Savoir identifier les sources de données à utiliser
Construire un funnel de ventes pour une équipe sales
Analyser la performance des campagnes pour une équipe marketing
Analyser la rétention client pour une équipe produit
Maîtrisez les outils ELT (Extract, Load, Transform), les APIs ou les outils No-code / Low-code pour extraire les données de différentes sources et les centraliser. Apprenez aussi à tracker les data de votre app web en réalisant un plan de taggage.
Utiliser des APIs et implémenter des webhooks
Construire un workflow automatisé d’acquisition de leads pour une équipe growth
Tracker un nouvel événement du site internet pour une équipe Marketing
Dupliquer des données CRM dans le Data warehouse pour une équipe Data
Apprenez toutes les techniques pour centraliser et transformer vos données dans un data warehouse. Réalisez des dashboards efficaces et menez des analyses poussées pour les équipes métiers.
Requêter la base de données pour répondre aux demandes métier
Cleaner les données à partir de règles business
Construire des data models pour les équipes marketing, sales et produit
Réaliser des requêtes analytiques et optimiser vos requêtes
Apprenez à construire les graphiques et les tableaux de bord les plus clairs et les plus interactifs possibles pour vos équipes. Faites ressortir des insights de vos données en adoptant la bonne méthodologie d’analyse.
Choisir le graphique le plus adapté, ajouter du contexte et ordonner l’information
Réaliser les dashboards marketing, sales et produit sur Google Data Studio et PowerBI
Recommander des actions à partir de vos analyses de données
Interpréter des résultats d’AB testing pour développer le produit
Apprenez à manipuler de gros volumes de données et à les représenter. Maîtriser les bases du Machine Learning pour prédire des résultats et réaliser des analyses complexes. Collaborez mieux avec les équipes data scientists et engineers.
Créer vos environnements et pratiquer le versioning avec git
Prédire les utilisateurs qui sont les plus à risque de partir
Identifier les variables les plus discriminantes parmi vos données
Prédire les futurs revenus et grouper vos clients par catégorie
Réalisez un projet d’analyse de données de A à Z sur les vraies données de nos partenaires. Apprenez à bien poser le problème, à identifier, extraire, centraliser et traiter vos données. Menez vos analyses et créez des dashboard automatisés qui apporteront de la valeur.
Sur les données de Fox Intelligence (by Nielsen IQ) : Analyse de marché de la food delivery, définir la strategy go to market
Sur les données d'Ornikar : Définir les facteurs clefs de la réussite au code de la route
Sur les données de JobTeaser : Optimiser le taux de placement des étudiants par l’analyse de données
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