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Changez votre carrière
avec notre programme en Data Analytics

Explorez les principes fondamentaux de l'analyse de données et décrochez le métier le plus demandé de la Data.

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Analyse des données
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Programme

Maîtrisez les compétences fondamentales d'un Data
Analyst en quelques semaines

✔

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 SheetsGoogle Sheets
  • PaymentPayment
  • CRMCRM
✔

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 warehouse propres avec des techniques classiques (data layers).

  • SQLSQL
  • Google AnalyticsGoogle Analytics
  • FivetranFivetran
✔

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 BIPower BI
  • Google Data StudioGoogle Data Studio
✔

Python pour l’analyse et la prédiction

Exécutez des analyses sur de gros jeux de données grâce à Python et Jupiter notebook. Comprenez les bases du Machine Learning en Python pour collaborer avec des data scientists ou des ingénieur en Machine Learning.

  • PythonPython
  • Machine LearningMachine Learning

Débutez votre immersion gratuitement ! Assistez à nos webinars en développement web, data ou UX.

Découvrez le programme en détail

Consultez le programme de notre formation, semaine par semaine.

Prepwork : préparez-vous à la 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.

  • Découverte de l'écosystème Data 
  • Compréhension de la notion de KPIs 
  • Cours d'introduction à Google Sheets 
  • Cours d'introduction à SQL 
  • Cours d'introduction à Python

Ce que l'on attend de vous

  • 40h de travail préparatoire en ligne

Comprendre les données et les manipuler avec Google Sheets

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.

  • Analyses Produit - Rétention, lifetime value, analyses en cohortes ...
  • Analyses Sales - Funnel, panier moyen, time to convert ...
  • Analyses Marketing - Framework AARRR, Taux de conversion ...
  • Analyses Finance - Marge, résultats, ...

Ce que vous ferez en pratique

  •  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

Extraction : comment récupérer et cleaner la donnée automatiquement ?

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.

  • Comprendre le principe d’APIs avec l’outil Airbyte
  • Apprendre les meilleurs outils d’automatisation : Zapier & n8n
  • Utiliser le leader mondial des ELT : Fivetran
  • Utiliser Google Tag Manager & Google Analytics 4

Ce que vous allez réaliser en pratique

  • 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

SQL: maîtrisez le langage des data analysts et construisez des data warehouse exploitables

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.

  • Prendre en main Bigquery, le Data Warehouse de Google
  • Maîtriser les requêtes SQL pour l’analytique
  • Segmenter vos données en “Data Layers” avec l’outil DBT
  • Etudier les différentes architectures de données des entreprises tech

Ce que vous allez réaliser en pratique

  • 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

Data Visualisation et Business Intelligence

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.

  • Adopter les meilleures techniques de visualisation
  • Maîtriser les outils leaders du marché
  • Mener des analyses pertinentes et interpréter les résultats
  • Vérifier la significativité de vos recommandations avec les statistiques

Ce que vous allez réaliser en pratique

  • 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

Python pour l'analyse et la prédiction de données

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.

  • Découvrir le format Jupiter Notebook
  • Collaborer et gérer vos environnements sur Jupyterhub
  • Apprendre à prédire le futur avec les librairies Python sklearn et prophet
  • Créer des clusters à partir de vos données
  • Automatiser l’exécution de vos scripts avec Airflow

Ce que vous allez réaliser en pratique

  • 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

Projet de fin : devenez Data Analyst pour un de nos partenaires !

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.

Exemples de projets

  • 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
... Et bien d'autres encore !

Career Week : une semaine dédiée à votre projet professionnel

Rencontrez des professionnels de la tech, inspirez-vous du parcours de nos alumni, affutez CV et portfolio et préparez-vous aux entretiens.

  • Affinez votre projet professionnel et peaufiner votre profil
  • Bénéficiez de notre réseau de +15 000 alumni et +985 entreprises partenaires

Ce que vous allez réaliser en pratique

  • Coaching personnalisé
  • CV, lettre de motivation et portfolio
  • Préparation aux entretiens techniques

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Vous pouvez suivre notre programme en ligne ou dans l'un de nos 45 campus. Choisissez votre destination dès maintenant !

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Rejoignez les meilleures entreprises tech

Dès la fin de la formation, notre équipe carrière vous aidera à préparer votre recherche d’emploi et trouver le métier qui vous plait

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Entreprises partenaires qui recrutent nos élèves

93%

taux d'employabilité de nos diplômés dans la Tech

3 mois

temps moyen pour trouver un emploi après Le Wagon

Admission

Comment postuler à la formation en Data Analytics ?

Notre processus d’admission est très simple et accessible à tous. Il vous donnera un bon aperçu de nos programmes et vous permettra de poser toutes vos questions.

1

Aucun pré-requis technique

La formation en Data Analytics est adaptée aux débutants, sans pré-requis. Ce qui compte, c'est votre motivation.

2

Prenez rendez-vous avec un conseiller

Lorsque vous postulerez, nous reviendrons vers vous pour planifier un entretien vidéo de 30 minutes. Nous discuterons de votre projet professionnel et de vos objectifs.

3

Passez notre quiz

Vous passerez un quiz technique pour évaluer votre logique, votre curiosité et votre capacité à apprendre, comme vous le feriez au Wagon.

4

Options de financement et prepwork

La dernière étape consistera à élaborer le plan de financement le plus adapté à votre situation. Ensuite, vous devrez effectuer un travail préparatoire de 40h de formation en ligne.

Vous avez des questions ?

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Soyez conseillé sur nos formats

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Posez vos questions sur nos solutions de financement

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Découvrez notre plateforme et ayez un aperçu de votre formation

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Les aides financières

Découvrez nos options de financement

Les financements ne devraient jamais être un frein à la formation ! Nous avons mis en place de nombreuses solutions de financement pour vous permettre de nous rejoindre au plus vite et de lancer votre carrière dans la tech.

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En choisissant Le Wagon, vous rejoignez une communauté solidaire d'alumni, de professeurs et de recruteurs tech. Bénéficiez d'un accès à vie aux supports de cours et aux offres d'emploi du réseau.

17 758

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