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Business Data Analyst - Bac +5 en alternance

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Public admis
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Prix
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Durée
1 ou 2 ans en alternance
Niveau visé
Niveau BAC + 5
Pré-requis

Certification de niveau 6 (type licence Bac +3) dans les domaines du marketing, business, communication, analyse de données, statistiques ou mathématiques.
Certifications
Datadock Qualiopi
Localité
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Cette formation est disponible dans les centres de formation suivants:
  • 06 - Nice
  • 13 - Marseille
  • 14 - Caen
  • 29 - Brest
  • 31 - Toulouse
  • 33 - Bordeaux
  • 34 - Montpellier
  • 44 - Nantes
  • 54 - Nancy
  • 59 - Lille
  • 63 - Clermont-Ferrand
  • 67 - Strasbourg
  • 69 - Lyon
  • 72 - Le Mans
  • 75 - Paris
Objectifs
  • Concevoir et déployer la stratégie marketing data-driven de l’entreprise
  • Mettre en œuvre les projets data en mode agile pour accompagner la transformation
  • Piloter la stratégie de collecte, de nettoyage et d’analyse des données de l’entreprise
  • Valoriser la donnée, proposer des recommandations et accompagner la prise de décision
Programme


1 - Introduction au Data Marketing

  • Formes de la consommation de la donnée
  • Fondamentaux de la data architecture

2 - Growth hacking & marketing automation

  • Google Sheets, CRM & marketing automation avec
  • Hubspot, Automatisation No-Code avec Make (optionnel)

3 - Tracking & analyse de données

  • Google Analytics 4, Google Tag Manager

4 - Principales sources d’acquisition

  • SEO, SEA avec Google Ads, Social media et stratégies
  • marketing

6 -Web design et Réglementation

  • RGPD, UX/UI design

5 - Data Visualisation & Business Intelligence

  • Looker Studio for marketing, Power BI

7 - Programmation

  • Analyse de données avec Python
  • Statistiques exploratoires

8 - Dataviz

  • Matplotlib, Seaborn

9 - Database / Big Data

  • Langage SQL, Fondamentaux des API


10 - Business Intelligence

  • Power BI, Looker Studio, Google Sheets & Excel

11 - Dataviz avancée

  • Art du storytelling, Dashboarding (DASH)

12 - Bases de données avancées

  • SQL avancé, bases du cloud, Snowflake, AWS CP

13 - Web & Text Analytics

  • Text Mining, Introduction CSS, HTML, WebScraping

14 - Machine Learning

  • Introduction aux modèles et méthodologie

15 - Introduction au Data Product Management

  • Comprendre le rôle et les missions d’un Data Product
  • Manager, Agilité

16 - Data Gouvernance

  • RGPD et Éthique
  • Etude de cas de data product management

17 - Chefferie de Projet

  • Projet pratique (Conception, MVP et lancement)
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