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Bootcamp
Data Product Management
- +5000 Alumnis dans le monde
- 83% Taux insertion profesionnel à 6 mois
- +500 Entreprises partenaires
Nos 3 sessions à venir
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Place restantes |
Format |
Durée |
Dates |
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3
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Hybride • Paris
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4 semaines • Temps plein
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24/11/2025 -> 19/12/2025
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8
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Hybride • Paris
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4 semaines • Temps plein
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02/03/2026 -> 27/03/2026
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10
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Hybride • Paris
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4 semaines • Temps plein
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01/06/2026 -> 26/06/2026
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Bootcamp
A propos de vous
Data Product Management
Cursus métier
place restantes
du au
Merci pour votre candidature.
Les prochaines étapes
Choisissez votre session
Recevez par email notre programme détaillé :
Maîtrisez les compétences fondamentales en Data Analytics
Analysez
Interprétez et exploitez les données pour orienter les décisions stratégiques et le développement de produit.
Innovez
Introduisez des approches novatrices dans la gestion et la présentation des projets data-centric.
Communiquez
Articulez efficacement les objectifs et les résultats des projets data à des audiences variées, y compris les équipes techniques et non techniques.
Guidez
Dirigez les équipes multidisciplinaires en mettant l’accent sur la réalisation des objectifs data et produit avec agilité et précision.
Programme Bootcamp Data Product Manager
Module 1
Bases du Data Project Management
Module 2
Data Intelligence et Visualisation
Module 3
Data Governance et Acculturation Data
Module 4
Cloud & Data Modeling
Module 5
Stratégie IA & IA Générative
32 heures
GESTION DE PRODUIT DATA & AGILE
- Design de produits data : de l’idéation au Minimum Viable Product (MVP).
- Méthodologies Agiles et framework Scrum appliqués aux projets data.
- Rôles et missions du Product Owner : gestion du backlog, user stories et sprints.
- Rôle stratégique du Product Manager : pilotage du cycle de vie complet du produit.
- Outils clés du management de produit (Jira, Miro, Figma).
32 heures
ANALYSE, KPI ET DATA VISUALISATION
- Fondamentaux de la donnée : Data Lifecycle et Modern Data Stack.
- Analyse de données structurées et fonctions avancées sur Google Sheets.
- Définition et pilotage de la performance via les KPIs
- Data Visualisation avec Looker Studio : connexion aux sources et création de dashboards.
- Principes de Business Analysis : EDA (Exploratory Data Analysis) et structuration de problème (MECE).
32 heures
GOUVERNANCE, ÉTHIQUE ET COMMUNICATION
- Pilotage de projet data (Agile, Waterfall) et définition d’objectifs (OKR).
- Fondamentaux de la Gouvernance des données (Data Maturity Assessment, Data Cataloging, Data Lineage, … )
- Enjeux éthiques et juridiques de l’IA (Biais, RGPD, EU AI Act).
- Maîtrise du storytelling et des techniques de présentation impactantes.
32 heures
FONDAMENTAUX GOOGLE CLOUD & SQL
- Comprendre l’écosystème Google Cloud (GCP) pour piloter des projets Data/IA.
- Maîtriser les concepts de Data Warehouse (BigQuery) pour centraliser l’information.
- Traduire les questions business en requêtes SQL pour extraire des insights.
- Combiner et agréger les données pour mesurer la performance et prendre des décisions.
32 heures
A GÉNÉRATIVE ET STRATÉGIE DE DÉPLOIEMENT IA
- Concepts fondamentaux de l’IA Générative et de Agentique.
- Cas d’usage stratégiques, gouvernance et pilotage de la GenAI.
- Socle du Machine Learning pour les projets IA.
- Pilotage d’un projet IA : du design à l’industrialisation.
- Évaluation de la performance des modèles IA.
- Déploiement en production (MLOps) : CI/CD, monitoring et gestion du modèle « drift ».
Compétences
✔ Maîtrise des méthodologies Agiles (Scrum) pour les projets data.
✔ Compréhension des rôles distincts de Product Owner et Product Manager.
✔Capacité à définir une vision produit, un MVP et à piloter un backlog
✔ Application des phases clés du cycle de vie d’un produit (Discovery, Design, Development).
Compétences
✔ Comprendre l’écosystème data (Modern Data Stack, Data Lifecycle).
✔ Maîtriser l’analyse de données et les fonctions avancées sur Google Sheets.
✔ Construire des dashboards percutants et interactifs avec Looker Studio.
✔ Structurer une analyse business et définir des KPIs (EDA, S.M.A.R.T.).
Compétences
✔ Identifier et appliquer des rôles et responsabilités clés au sein d’une structure de gouvernance des données.
✔ Évaluer et améliorer la qualité des données, y compris la définition des exigences, la mesure, l’analyse et le suivi.
✔ Identifier les enjeux éthiques et légaux de l’IA.
✔ Structurer une présentation impactante grâce au storytelling.
Compétences
✔ Comprendre le rôle stratégique du Cloud (GCP) dans les projets Data/IA.
✔ Devenir autonome dans l’extraction et l’analyse de données (SQL).
✔ Poser des questions business directement à la donnée via BigQuery.
✔ Savoir agréger et combiner des données pour suivre des KPIs.
Compétences
✔ Maîtriser les concepts et stratégies de l’IA Générative.
✔ Piloter un projet IA, de la conception à la production.
✔ Identifier les techniques de Machine Learning et évaluer leurs performances.
✔ Comprendre les principes du déploiement industriel (MLOps).
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.
Nathalie Roussel
Data Product Manager chez Cocktail Digital
“ J'ai apprécié, les conditions d'accueil, la disponibilité et l'écoute des formateurs, leur niveau de compétences, leur capacité à s'adapter au public. Les supports de contenus sont impeccables. Théorie, méthode, cas pratiques, la grille pédagogique est complète. ”
Anna Sobot
Data Product Manager chez Intento
“ Je suis extrêmement satisfaite de tout ce que j'ai appris. L'école et tout le personnel sont très accueillants et réussissent à nous faire sentir comme chez nous. Les supports de cours sont bien réalisés et l'équipe pédagogique est très compétente et passionnée. ”
Nathalie Cazaux
Data Analyst chez Soitec
“ J'ai trouvé dans cette formation une adéquation parfaite avec les exigences technologiques actuelles. L’approche, les enseignants, et les cas réels ont significativement enrichi mes compétences, notamment en Deep Learning et Data Engineering. ”
Arthur Moulon
Data Scientist chez Saint Gobain
“ Après une journée porte ouverte à Artefact School of Data, j’ai été conquis par la rigueur et la richesse de leur formation. Aujourd’hui, en tant que Data Scientist chez Saint-Gobain, je vis ma passion pour la technique et l’innovation grâce aux compétences acquises là-bas. ”
Obtenez une certification
Data Product Management
Obtenez une reconnaissance aux yeux des professionnels du secteur avec un diplôme d'enseignement ARTEFACT.
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.
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.