Pas un simple cours Power BI. Un programme complet qui vous prépare aux situations réelles en entreprise. Excel, SQL, Power BI, Python, IA et storytelling pour devenir Junior Data Analyst.
Aucun prérequis technique. Si vous savez utiliser un ordinateur, vous pouvez devenir Data Analyst.
Vous travaillez sur une entreprise fictive pendant tout le bootcamp. Chaque module apporte une nouvelle mission, comme en entreprise.
Plutôt qu'une succession d'exercices sans lien, vous vivez une véritable mission de Data Analyst de bout en bout. C'est la meilleure préparation pour le monde professionnel et un excellent portfolio pour les recruteurs.
12 blocs progressifs. Chaque module combine théorie, démonstrations et exercices pratiques.
Fondamentaux de la data, métiers, cycle de vie de la donnée, KPI et décisions basées sur les données.
Nettoyage, formules avancées, RechercheX, tableaux croisés dynamiques, graphiques et Power Query.
Les fondamentaux du langage SQL pour interroger et filtrer des bases de données.
Jointures, sous-requêtes, fonctions de fenêtrage et optimisation des performances.
Importation de données, modélisation, relations entre tables et nettoyage dans Power Query.
Mesures, colonnes calculées et fonctions Time Intelligence pour des analyses temporelles.
KPI, graphiques interactifs, cartes géographiques, Drill Down et Tooltips avancés.
Connexion aux sources de données, création de visualisations, calculs, filtres, dashboards interactifs et publication sur Tableau Public.
Manipulation et visualisation de données avec les librairies essentielles de l'écosystème Python.
Traitement des valeurs manquantes, doublons, outliers et standardisation des formats.
Corrélations, distributions, segmentation et génération d'insights à partir des données.
Quel graphique pour quel message ? Les règles d'or de la visualisation de données.
Architecture, hiérarchie visuelle, filtres et interactivité d'un tableau de bord efficace.
Techniques de présentation orale, gestion du stress et communication avec les décideurs.
Transformer les données en actions concrètes et convaincre un comité de direction.
Utiliser ChatGPT, Claude, Gemini et NotebookLM pour accélérer votre travail d'analyse.
Coder plus vite avec l'assistant IA : génération de code Python, SQL et DAX.
Générer des visualisations, des mesures DAX et des insights automatiquement dans Power BI.
Techniques de prompting pour générer des requêtes SQL, des analyses et des rapports.
Coût d'acquisition, valeur client, churn, funnel et optimisation des campagnes.
Rentabilité, cash flow, budget, écarts et reporting financier.
Turnover, recrutement, absentéisme et indicateurs RH.
Gestion des stocks, livraison, rotation et optimisation logistique.
Analyse des ventes, produits, comportement client et panier moyen.
Activité hospitalière, performance, qualité et indicateurs de santé.
Principes de design, grilles, couleurs, typographie et hiérarchie visuelle.
Expérience utilisateur appliquée aux tableaux de bord et rapports interactifs.
Les règles d'or de la dataviz selon Tufte, Few et Cairo.
Les pièges de la visualisation : graphiques trompeurs, échelles, 3D et surcharge.
Préparation, nettoyage et transformation de données avec des workflows visuels sans code. Blending, macros et automatisation des pipelines.
Automatiser la génération de rapports récurrents avec Python et Power BI.
Générer des présentations automatisées à partir de vos analyses.
Rapports Excel professionnels automatisés avec mise en forme et graphiques.
Rapports PDF publiés et partageables pour les parties prenantes.
Publier vos projets, documenter votre code et construire votre présence technique.
Optimiser votre profil, publier du contenu data et développer votre réseau.
Rédiger un CV orienté data, mettre en valeur vos compétences et vos projets.
Construire un portfolio en ligne qui impressionne les recruteurs.
Travaillez sur des jeux de données réalistes provenant de 7 secteurs d'activité.
Analyse des crédits, détection des impayés et performance des agences.
Sinistres, détection de fraude et analyse du portefeuille clients.
Ventes, churn, analyse produits et recommandations.
Résiliation, satisfaction client et analyse de la consommation.
Activité hospitalière, temps d'attente et indicateurs qualité.
Production, qualité, maintenance et gestion des stocks.
Recrutement, turnover, formation et performance.
Les outils les plus demandés en entreprise pour le métier de Data Analyst.
Chaque participant réalise une mission complète de Data Analyst comme en entreprise :
Pour obtenir la certification, chaque apprenant doit valider :
3 modules bonus pour aller plus loin dans votre préparation.
10 semaines, environ 10 à 15 heures d'investissement hebdomadaire. Un rythme soutenu mais accessible.
3 niveaux d'accompagnement. Le même programme, avec un suivi différent.
Tarifs de lancement réservés à la liste d'attente. Ils seront garantis aux pré-inscrits à l'ouverture de la cohorte, sans paiement avant.
Des professionnels qui ont lancé leur carrière en data.
"J'étais comptable et je ne connaissais rien à la data. En 10 semaines, j'ai décroché un poste de Junior Data Analyst avec 40% d'augmentation. Le programme est clair et progressif."
"Le fait de travailler sur une seule entreprise fictive pendant tout le bootcamp, c'est génial. On comprend vraiment le métier. Mon portfolio a impressionné les recruteurs."
"Le bloc IA pour Data Analyst m'a donné un avantage énorme. Je crée mes requêtes SQL et mes mesures DAX 3 fois plus vite que mes collègues. Un investissement qui se rentabilise vite."
Rejoignez la prochaine cohorte et lancez votre carrière dans la data.