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Bootcamp
Data Product Management
- +4000 Alumnis dans le monde
- 90% Taux insertion profesionnel à 6 mois
- +500 Entreprises partenaires
Nos 3 sessions à venir
Place restantes |
Format |
Durée |
Dates |
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8
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Hybride • Paris
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4 semaines • Temps plein
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02/09/2024 -> 02/09/2024
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12
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Hybride • Paris
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4 semaines • Temps plein
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30/09/2024 -> 28/10/2024
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16
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Hybride • Paris
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4 semaines • Temps plein
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28/10/2024 -> 25/11/2024
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Bootcamp
A propos de vous
Data Product Management
Cursus métier
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Les prochaines étapes
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Découvrez en détail notre programme !
Maîtrisez les compétences fondamentales en Data Analytics
Programme Bootcamp Data Product Manager
Module 1
Fondamentaux du Data Management
Module 2
Stratégie et analyse de données
Module 3
Développement et lancement de produits Data-centric
Module 4
Gestion post-lancement et évolution
1 semaine
Fondamentaux de la gestion de projet
➜ Rôle, compétences et outils du Data Product Manager
➜ Principes de base de la gestion des données
➜ Méthodologies agiles appliquées au Data Product Management
➜ Planification et suivi de projet
➜ Communication avec les équipes techniques et non techniques
1 semaine
Stratégie de produit Data-driven
➜ Développement d’une stratégie de produit basée sur les données
➜ Identification et définition des KPIs clés
➜ Utilisation d’outils d’analyse avancés (SQL, Python, etc.)
➜ Techniques de nettoyage et de validation des données
➜ Gestion de la sécurité et de la confidentialité des données
1 semaine
Conception et développement agile
➜ Collaboration avec les équipes d’UX/UI
➜ Prototypage et tests utilisateurs
➜ Intégration des pratiques agiles dans le développement de produits
➜ Gestion du backlog et des priorités
➜ Stratégies de mise sur le marché
➜ Planification de la sortie du produit
1 semaine
Suivi, optimisation et gestion d’équipe
➜ Analyse des retours utilisateurs et ajustements
➜ Techniques d’A/B testing et d’optimisation continue
➜ Stratégies d’innovation basées sur les données
➜ Compétences en leadership pour les Data Product Managers
➜ Gestion d’équipes multidisciplinaires
Compétences
✔ Compréhension des rôles et responsabilités en Data Product Management
✔ Gestion et utilisation des données pour la prise de décision
✔ Application des principes de gestion de projet Agile
Compétences
✔ Développement de stratégies de produit axées sur les données
✔ Maîtrise des outils et techniques d’analyse de données
✔ Gestion de la qualité des données et des problématiques de confidentialité
Compétences
✔ Conception et développement de produits basés sur les données
✔ Gestion Agile du développement de produit data-centric
✔ Planification et exécution de stratégies de lancement de produit
Compétences
✔ Suivi, analyse et optimisation des produits après lancement
✔ Innovation et adaptation continue du produit
✔ Leadership et gestion d’équipes multidisciplinaires
Journée type (temps plein)
Nos journées sont organisées pour faciliter votre apprentissage et votre progression.
09h30 |
10h30 |
13h |
14h |
17h30 |
18h30 |
CoursAprès un bon café, on démarre par un cours portant sur le thème du jour. Pas de slides ni de grandes explications théoriques : nos cours sont totalement orientés pratique et construits à partir de cas réels. |
ChallengesÀ vous de jouer ! Pour chaque journée, nous avons conçu une série d’exercices de difficulté croissante à partir de cas réels. Vous travaillez en binôme et nos experts sont là pour vous aider et répondre à vos questions. |
🍕 Déjeuner |
ProjetTout au long de la formation, vous travaillez sur un projet « fil rouge » que vous présenterez lors du demo day final. C’est l’occasion de vous changer les idées et de consolider vos acquis des journées précédentes. |
Live reviewRetour en format classe avec le prof pour travailler ensemble certains exercices ou explorer de nouvelles techniques et les meilleures solutions des experts Artefact. |
🍻 🎭 |
Choisissez votre formation selon votre niveau
Niveau débutant
Lancer votre carrière data!
Vous êtes débutants et vous souhaitez devenir data product. En suivant l’ensemble des modules ce métier n’aura plus de secret pour vous.
Durée de la formation 4 semaines
Niveau intermédiaire
Pour monter en compétence!
Vous avez déjà un petit niveau en data. Vous allez enrichir vos connaissances aux côtés des experts de la data d’Artefact en suivant les modules adaptés.
Durée de la formation 4 semaines
Niveau expert
Pour une maîtrise parfaite!
Vous avez déjà de solides compétences techniques dans la data. Vous allez parfaire votre expertise pour évoluer en choisissant les modules qui vous conviennent.
Durée de la formation 4 semaines
Formation encadrée par nos experts Artefact
Apprenez directement de nos experts data d’Artefact, qui sont au cœur de l’action chaque jour au sein des plus belles entreprises mondiales.
Ils sont bien plus que de simples formateurs, ce sont des acteurs de pointe dans le domaine de la data, prêts à vous transmettre leur savoir-faire et l’expertise Artefact.
Nos alumnis Data Product en poste
Nos étudiants en data analytics ont décroché des postes chez Artefact ou dans les plus belles entreprises.
96% trouvent un emploi dans les 6 mois et parfois même avant la fin de leur formation.
Obtenez un titre RNPC 7
Data Product Management
Vos possibilités de financement sont nombreuses et nous sommes là pour vous aider à trouver la plus adaptée à votre situation.
Comment financer votre formation ?
Il est possible d’obtenir un financement total ou partiel de votre formation.
Notre équipe est disponible pour vous aider à trouver la solution la plus adaptée à votre situation et monter votre dossier de financement.
Selon votre situation, vous pouvez bénéficier d’un financement CPF, POEI, CSP, Pôle emploi, Agefiph, OPCO, transition professionnelle, aide de la région ou encore autofinancer la formation en plusieurs fois.
Une inscription rapide en 4 étapes
Postulez en un clic
Laissez-nous simplement vos coordonnées et nous revenons vers vous très vite pour construire votre projet.
On échange
Choisissez un créneau pour l’entretien d’admission. C’est un moment d’échanges pour apprendre à mieux se connaître.
Choix du financement
Une fois votre candidature retenue, un membre de notre équipe vous aide à trouver le financement le plus adapté.
Intégrez le bootcamp
Félicitations, il ne vous reste plus qu’un travail préparatoire à faire à la maison et on démarre.
Prêt à propulser votre carrière dans la data?
Obtenez dès maintenant le programme de nos formations
Vous avez une question ?
Notre équipe Carrière vous accompagne
Profitez de l’expérience du service RH Artefact et de notre réseau d’entreprises partenaires pour décrocher votre futur CDI.
note moyenne
Alumnis dans le monde
Entreprises partenaires
FAQ
Vous avez d’autres questions sur Artefact School of Data ? Contactez-nous.
Quels sont les débouchés professionnels après une formation Data Product?
Parmi les rôles les plus courants, on trouve :
Data Product Manager : Ce rôle est le débouché le plus direct pour ceux qui ont suivi une formation spécifique. Les Data Product Managers peuvent travailler dans une variété d’industries où les données jouent un rôle clé dans la création de produits.
Chef de Projet Data : Cette position de direction consiste à gérer des équipes de données et à superviser des projets de données de l’entreprise.
Responsable de la Data Science : Ce rôle requiert une bonne connaissance des produits basés sur les données, ainsi que la capacité de gérer une équipe de data scientists.
Responsable de l’analyse des données : Ce rôle est axé sur l’utilisation des données pour informer les décisions stratégiques de l’entreprise.
Directeur de la stratégie de données : Ce poste de direction supervise la façon dont les données sont utilisées à travers l’entreprise pour atteindre les objectifs stratégiques.
Quelles compétences aurez-vous acquises à l’issue de la formation Data Product ?
La formation conduit à la validation du bloc de compétences de niveau 7 “Développer une solution d’intelligence artificielle”. L’obtention de ce bloc de compétences vous permettra ainsi de valider une partie de la certification RNCP36129 “Chef de projet en intelligence artificielle” du collège de Paris.
Cette certification est composée de 4 blocs de compétences :
Bloc 1 : Elaborer une solution d’intelligence artificielle grâce au Design Thinking
Bloc 2 : Piloter un projet d’intelligence artificielle
Bloc 3 : Développer une solution d’intelligence artificielle (Machine et Deep Learning)
Bloc 4 : Déployer une solution d’intelligence artificielle.
L’obtention de l’intégralité de la certification RNCP36129 repose ainsi sur la capitalisation des 4 blocs de compétences qui la composent.
Chaque bloc peut être acquis individuellement. Un bloc acquis l’est définitivement. Sa validation fait l’objet de la délivrance d’une attestation de réussite, signal fort sur le marché de l’emploi.
Quel est le salaire auquel vous pourrez prétendre en tant que Data Product ?
Un Data Product Manager peut envisager un salaire moyen entre 45 000€ et 60 000€ selon le secteur et l’entreprise.
Quelles sont les missions d'un Data Product ?
Un Data Product Manager a plusieurs missions clés.Définir la vision et la stratégie pour le produit basé sur les données, en fonction des besoins de l’entreprise et du marché. Travailler en collaboration avec les data scientists, les ingénieurs et autres parties prenantes pour développer et optimiser le produit. Superviser le cycle de vie du produit, de sa conception à son lancement et au-delà. Assurer la communication entre les équipes techniques et non techniques pour garantir une compréhension claire des objectifs et des résultats. Utiliser les données et les analyses pour informer les décisions concernant le produit et pour mesurer son succès.
Qu'est ce qu'un Data Product?
Un Data Product Manager qui supervise le développement et la gestion de produits basés sur les données au sein d’une organisation. Il sert de pont entre les équipes techniques, qui analysent et interprètent les données, et les équipes non techniques, qui utilisent ces informations pour prendre des décisions stratégiques. Le Data Product Manager définit la vision et la stratégie du produit, travaille en étroite collaboration avec les data scientists et les ingénieurs pour développer des produits basés sur les données, et s’assure que ces produits répondent aux besoins des utilisateurs et contribuent à la réalisation des objectifs de l’entreprise.