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 Sheets
Payment
CRM
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 Warehouses propres avec des techniques classiques (data layers).
SQL
dbt
Fivetran
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 BI
Google Data Studio
Python pour l’analyse et la prédiction
Exécutez des analyses sur de gros jeux de données, grâce à Python et Jupiter Notebook. Apprenez les bases du Machine Learning en Python, pour collaborer avec des Data Scientists ou des ingénieurs en Machine Learning.
Python
Machine Learning
Débutez votre immersion gratuitement ! Participez à nos ateliers gratuits en Développement web, Data ou UX.
Découvrez le programme en détail
Vous apprendrez à travers 6 modules, à temps plein pendant 2 mois (400 heures de formation).
Prepwork : préparez-vous à la formation
40h
- 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
40h
- 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
SQL: maîtrisez le langage des data analysts et construisez des data warehouse exploitables
40h
- 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
Extraction : comment récupérer et cleaner la donnée automatiquement ?
64h
- 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
Data Visualisation et Business Intelligence
64h
- 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
64h
- Découvrir le format Jupiter Notebook
- 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 !
80h
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
Career Week : une semaine dédiée à votre projet professionnel
- Affinez votre projet professionnel et peaufiner votre profil
- Bénéficiez de notre réseau de +20 000 alumni et +985 entreprises partenaires
Ce que vous allez réaliser en pratique
- Coaching personnalisé
- CV, lettre de motivation et portfolio
- Préparation aux entretiens techniques
Campus
Choisissez votre campus
Vous pouvez suivre notre programme en ligne, ou dans l'un de nos 45 campus. Choisissez votre destination dès maintenant !
Vous souhaitez en savoir plus sur notre bootcamp Data Analytics ?
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Atteignez vos objectifs

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. Votre dossier de candidature sera traité sous 48h.
Aucun pré-requis technique
La formation en Data Analytics est adaptée aux débutants, sans pré-requis. Ce qui compte, c'est votre motivation !
Prenez rendez-vous avec un conseiller
Lorsque vous aurez postulé, nous reviendrons vers vous pour planifier un entretien vidéo de 30 minutes. Nous discuterons ensemble de votre projet professionnel et de vos objectifs.
Passez notre quiz
Notre quiz technique est fait pour évaluer votre logique, votre curiosité et votre capacité à apprendre, comme vous le feriez au Wagon.
Options de financement et travail préparatoire
La dernière étape consistera à élaborer le plan de financement le plus adapté à votre situation. Vous aurez ensuite accès au travail préparatoire de la formation, à effectuer en ligne.
Posez toutes vos questions à nos conseillers
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.
F.A.Q.
Nous attendons 3 choses de nos étudiants : qu’ils soient (très) motivés, curieux et sociables. Si cela vous ressemble, nous serons plus qu'heureux de vous avoir à bord si vous réussissez le processus de sélection !
Elle est utilisée dans diverses industries pour améliorer les processus de prise de décision, identifier les tendances et les schémas, et obtenir un avantage concurrentiel. Le processus implique le nettoyage et la transformation des données pour les rendre adaptées à l'analyse, suivi de l'exploration et de la visualisation des données pour obtenir des informations. Elle implique également le développement et la mise en œuvre de modèles prédictifs pour prendre des décisions éclairées et identifier les risques ou opportunités potentiels.
Avec la quantité croissante de données disponibles aujourd'hui, l'analyse de données est devenue un outil essentiel pour les entreprises et les organisations qui cherchent à réussir dans un monde axé sur les données.
- Quel niveau dois-je avoir en programmation ? Vous devez être à l'aise avec les types de données et les variables, les conditions, les boucles, les fonctions et les deux structures de données list & dict (nommées Array et Hash en Ruby). Si vous connaissez ces sujets dans d'autres langages que Python (comme Ruby, JavaScript, C ++, etc.), vous avez les bonnes bases en programmation !
- Quel niveau dois-je avoir en mathématiques ? Pour rejoindre notre cours en Data Science vous devez également posséder un niveau minimum en mathématiques et vous familiariser avec les concepts abordés en terminale scientifique. Nous avons besoin que vous soyez à l'aise avec les fonctions, leurs dérivés et leurs systèmes d'équations linéaires. Un travail de préparation supplémentaire vous sera donné avant le démarrage du bootcamp pour rafraîchir tous ces concepts ainsi que des exercices plus avancés sur l'algèbre linéaire, les probabilités et les statistiques.
Bootcamp Data Analytics
- La communication est essentielle, car les data analysts doivent communiquer efficacement leurs conclusions à des parties prenantes ayant des niveaux de compétences techniques différents.
- Un esprit d'analyse et une appétence pour la résolution de problèmes sont également cruciales, car ils doivent identifier les tendances et les motifs dans les données, et utiliser ces informations pour prendre des décisions éclairées.
- Un data analyst performant doit constamment mettre à jour ses compétences, en restant à jour avec les dernières technologies et tendances en matière d'analyse de données.
Si vous ne comprenez pas le français, vous ne pourrez pas rejoindre la formation en France.
Vous serez capable d'explorer, nettoyer et transformez la data en recommandations actionnables. Mais aussi, implémenter un modèle de machine learning sur un environnement de production de A à Z, et collaborez avec une équipe data sur les outils plus utilisés en data analyse.
Les possibilités de carrière après le bootcamp sont nombreuses, vous pouvez chercher un emploi en tant que :
- Data analyst
- Business analyst
- Data Manager
- Consultant en data
- Travailler en tant que freelance sur divers projets d'analyse de données.
- Pour ceux qui ont un esprit entrepreneurial, vous pouvez même lancer votre propre projet.
Il vous est également possible de poursuivre sur des formations d’un niveau RNCP supérieur (niveau 7).
Notre équipe Admission vous recontactera par email pour programmer avec vous un entretien Zoom pour en savoir plus sur vos objectifs et répondre à vos questions sur nos bootcamps.
L'épreuve consiste en un cas pratique d'études de jeux de données sur une problématique métier, pour lesquels le candidat devra remettre un notebook, produire un dossier et le présenter devant un jury de professionnels.
Afin d’être éligible à la certification RNCP, vous devez justifier d’un niveau 5 (bac +2), même si cela n’est pas nécessaire pour suivre notre formation. N’hésitez pas à nous contacter pour vérifier votre éligibilité.
Notre équipe Admission vous recontactera par email pour programmer avec vous un entretien Zoom pour en savoir plus sur vos objectifs et répondre à vos questions sur nos bootcamps. Nous vous conseillons de postuler au moins 2 à 3 semaines avant le début de la formation si vous souhaitez mobiliser des financements publics.
Explorez les carrières en Développement Web et en Data, ou découvrez les parcours parfois surprenants de nos alumni autour du monde.
En fin de formation, notre Service Carrières vous préparera à décrocher un emploi grâce à un accompagnement personnalisé et un réseau de 985 partenaires recruteurs.
Il vous est également possible de poursuivre sur des formations d’un niveau RNCP supérieur (niveau 7).
Plus qu'un bootcamp,
rejoignez un réseau tech mondial
En choisissant Le Wagon, vous rejoignez une communauté soudée d'alumni, de professeurs et d'entreprises partenaires. Bénéficiez d'un accès à vie aux supports de cours et aux offres d'emploi du réseau.
22 000
alumni
45
campus
1 500
experts tech et professeurs
93k
participants à nos événements
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