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Bootcamp

Data Analytics

Devenez le décodeur des tendances cachées et transformez la data brutes en insights précieux pour aider l’entreprise à prendre des décisions éclairées.
  • +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

8
Hybride • Paris
8 semaines • Temps plein
08/07/2024 -> 30/08/2024
10
Hybride • Paris
8 semaines • Temps plein
15/07/2024 -> 13/09/2024
12
Hybride • Paris
8 semaines • Temps plein
02/09/2024 -> 25/10/2024

Maîtrisez les compétences fondamentales en Data Analytics

Analysez

Apprenez à disséquer et à interpréter des ensembles de données pour extraire des informations précieuses qui orientent les décisions d’entreprise.

SQL
google sheet logo
sklearn

Automatisez

Exploitez la puissance des outils d’automatisation pour rationaliser la collecte de données et les flux de travail.

python
zapier
fivetran
dataiku

Visualisez

Apprenez à transformer les données brutes en récits visuels convaincants pour rendre les données compréhensibles et exploitables.

power bi
looker

Acheminez

Construisez et gérez des pipelines de données robustes, assurant un traitement et une transformation des données fluides et efficaces.

dbt
google cloud

Programme Bootcamp Data Analytics

Le programme de 8 semaines le plus complet du marché

Module 1

Business Intelligence

Module 2

SQL & Data Warehouse

Module 3

Programmation Python

Module 4

Machine Learning (Low code)

Module 5

Data Sourcing

Module 6

Data Visualisation

Module 7

Culture data

1 semaine

Manipulez les données avec Google Sheets

➜ Les bases de l’analyse de données et Google Sheets

➜ Indicateurs clés de performance (KPI) et leurs applications

➜ Identification et sourcing de données pertinentes

➜ Construction d’une analyse de l’entonnoir de vente

➜ Analyse produit et marketing

1 semaine

Explorez SQL et Big Query

➜ Bases SQL et écriture de requêtes

➜ Construction et gestion d’entrepôts de données avec BigQuery

➜ Requêtes SQL avancées pour l’analyse de données

➜ Nettoyage et transformation de données en SQL

➜ Utilisation de SQL pour la Business Intelligence

1 semaine

Maîtrisez Python pour l’automatisation

➜ Python pour l’analyse de données

➜ Nettoyage et prétraitement des données avec Python

➜ Analyse exploratoire

➜ Visualisation avec Python

➜ WebScraping avec Selenium

1 semaine

Pratiquez la data science avec Dataiku

➜ Fondamentaux du machine Learning

➜ Construction de modèles prédictifs

➜ Evaluation et amélioration continue des performances d’un modèle

➜ Déploiement de modèles avec Dataiku

➜ Utilisation de SQL pour la Business Intelligence

1 semaine

Automatisez le sourcing de données

➜ API et Webhooks

➜ Automatisation de l’acquisition de données avec Zapier

➜ Extract-Transform-Load (ETL) avec Fivetran

➜ Mise en œuvre de Google Tag Manager

➜ Construire des pipelines automatisés pour l’acquisition de leads

➜ Utilisation de SQL pour la Business Intelligence

1 semaine

Visualisez les données avec PowerBI

➜ Construction de tableaux de bord interactifs avec PowerBI

➜ Utilisation de Looker pour la Business Intelligence

➜ Introduction à Google Studio

➜ Meilleures pratiques en matière de visualisation de données

➜ Utilisation de SQL pour la Business Intelligence

1 semaine

Approfondissez la maîtrise de la data

➜ Maitriser la Modern Data Stack

➜ Data Governance : Collibra

➜ Ethical & Legal AI

➜ Automatisation avancée avec Airflow

➜ Outils de développement : Git

➜ Utilisation de SQL pour la Business Intelligence

Compétences

✔ Identifier des sources de données pertinentes

✔ Comprendre les KPI et de leur application dans un contexte commercial

✔ Maîtriser Google Sheets pour l’analyse de données

✔ Google Analytics 4 pour mesurer le traffic Web

Compétences

✔ Maîtriser SQL pour l’analyse de données

✔ Maitriser les concepts d’entrepôt de données avec Google Cloud Platform

✔ Nettoyer et transformer les données à la volée en utilisant SQL

Compétences

✔ Maîtriser Python pour l’analyse de données avec les librairies principales ✔ Analyse exploratoire de données (EDA) avec Numpy et Pandas ✔ Visualisation avec Seaborn, Plotly & Matplotlib

Compétences

✔ Maîtriser Dataiku pour les tâches de data science ✔ Nettoyer les données, et construire des modèles en Python et sur Dataïku ✔ Evaluer et améliorer les performances d’un modèle ✔ Savoir interpréter et expliquer un modèle de Machine Learning

Compétences

✔ Comprendre les API et leur utilisation dans le sourcing de données ✔ Comprendre et manier les principaux types de données ✔ Maîtriser des outils d’automatisation low code ✔ Maitriser DBT pour les pipelines de données

Compétences

✔ Approche stratégique orientée données ✔ Automatiser la création dashboard ✔ Communiquer et expliquer vos analyses ✔ Maitriser les outils principaux

Compétences

✔ Assurer la sécurité, légalité et conformité d’un processus Data ✔ Planification, budgétisation et gestion d’un projet de Data Analyse

Journée type (temps plein)

Nos journées sont organisées pour faciliter votre apprentissage et votre progression.

09h30

10h30

13h

14h

17h30

18h30

Cours

Après 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.

Challenges

À 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

Projet

Tout 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 review

Retour en format classe avec le prof pour travailler ensemble certains exercices ou explorer de nouvelles techniques et les meilleures solutions des experts Artefact.

🍻 🎭

Événements
Artefact

Choisissez votre formation selon votre niveau

Niveau débutant

Lancer votre carrière data!

Vous êtes débutants et vous souhaitez devenir data analyst. En suivant l’ensemble des modules ce métier n’aura plus de secret pour vous.

Durée de la formation 8 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 5 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 5 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 Analyst 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.

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Artefact School of Data

Avis Trustpilot (587) • Excellent

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“ Un tremplin pour ma carrière ! Grâce à cette formation, j'ai acquis des compétences essentielles en Python et Machine Learning. Les experts et l'environnement stimulant ont vraiment enrichi mon expérience d'apprentissage. ”

Karine Batch #19

Data Analyst chez Artefact

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“La School of Data à joué un rôle clé dans ma reconversion professionnelle. Je suis maintenant armé des outils et des connaissances indispensables. L'atout majeur, c'est d'avoir un mentor d'Artefact qui nous accompagne.”

alumni victor data consultant

Victor Errotaberea #25

Data Consultant

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“La formation est géniale, stimulante et bien structurée. J'ai passé un moment merveilleux à la suivre. Les enseignants étaient très disponibles pour toutes les questions.”

elena pop alumni

Elena Pop #20

Software Engineer chez Depixus

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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

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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.

4,8/5

note moyenne

+4000

Alumnis dans le monde

90%
Taux d’employabilité à 6 mois
+500

Entreprises partenaires

FAQ

Vous avez d’autres questions sur Artefact School of Data ? Contactez-nous.

Quels sont les débouchés professionnels après une formation Data Analytics ?

Parmi les rôles les plus courants, on trouve :

Data Analyst : Il s’agit du rôle le plus direct pour ceux qui suivent une formation de data analyst, où vous pourriez travailler dans divers secteurs comme la finance, le marketing, les ventes ou la santé. Analyste Business Intelligence : Ces professionnels utilisent les données pour aider les entreprises à prendre des décisions stratégiques. Chef de projet Data : Ce poste de direction implique la gestion des équipes de données et la supervision des projets de données de l’entreprise. Autres métiers selon votre parcours : Data Project Manager, Consultant BI, Specialist web analytics, Data Marketing, Cybersécurité, fraude, Sales Ops, Growth, digital marketing, consultant data…

Quelles compétences aurez-vous acquises à l’issue de la formation Data Analyst ?

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 Analyst ?

Au début de sa carrière, un Data Analyst peut s’attendre à un salaire moyen de 42 000€ par an, avec des variations entre 35 000€ et 50 000€ selon l’entreprise et le secteur. Avec trois ans d’expérience, un Data Analyst confirmé peut généralement prétendre à une rémunération plus conséquente, allant de 60 000€ à 70 000€ par an.

Quelles sont les missions d'un Data Analyst ?

Les missions du data analyst comprennent la collecte de données provenant de différentes sources, le nettoyage et la préparation de ces données pour l’analyse. Il est également responsable de l’analyse statistique des données, de l’identification des tendances et des modèles, et de la présentation des résultats de manière claire et compréhensible. De plus, un data analyst travaille souvent en étroite collaboration avec les équipes de direction pour comprendre leurs besoins en matière de données et pour aider à orienter la prise de décisions stratégiques.

Qu'est ce qu'un Data Analyst?

Un data analyst collecte, traite et interprète des données complexes pour aider les organisations à prendre des décisions éclairées. Il utilise des outils statistiques et informatiques pour découvrir des tendances, des modèles et des insights qui sont cachés dans les données brutes. Dans un monde de plus en plus axé sur les données, le rôle du data analyst est crucial pour transformer les données en informations exploitables.