De débutant à Data Analyst professionnel
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 Data Analyst junior.
Dès 490 € au lieu de 990 €, paiement unique, accès à vie
Session d'accueil le samedi 19 décembre · tarif de lancement jusqu'au 18 décembre
Aucun prérequis technique. Si vous savez utiliser un ordinateur, vous pouvez devenir Data Analyst.
Pendant tout le bootcamp, vous travaillez pour une entreprise fictive, comme en poste. Voici une mission type, suivie de bout en bout.
« Nos ventes baissent dans la région Ouest depuis trois mois. Je veux comprendre pourquoi, et savoir quoi faire. »
Vous explorez l'export des ventes, repérez les doublons, les formats de date incohérents et les valeurs manquantes, puis documentez chaque correction.
Vous écrivez les requêtes qui croisent ventes et régions pour mesurer l'évolution du chiffre d'affaires, région par région.
Vous modélisez les données, créez les mesures DAX et un tableau de bord interactif que la direction peut filtrer elle-même.
Vous isolez la cause, chiffrez l'impact et présentez une recommandation claire au comité de direction.
Kora Market est une entreprise fictive : les données sont simulées pour l'exercice. Dans le bootcamp, vous menez une mission de ce type de bout en bout.
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 d'intelligence temporelle (time intelligence) pour des analyses dans le temps.
KPI, graphiques interactifs, cartes géographiques, exploration descendante (drill-down) et info-bulles avancées.
Connexion aux sources de données, création de visualisations, calculs, filtres, tableaux de bord interactifs et publication sur Tableau Public.
Manipulation et visualisation de données avec les bibliothèques essentielles de l'écosystème Python.
Traitement des valeurs manquantes, doublons, valeurs aberrantes et standardisation des formats.
Corrélations, distributions, segmentation et enseignements tirés 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 analyses automatiquement dans Power BI.
Techniques de prompting pour générer des requêtes SQL, des analyses et des rapports.
Coût d'acquisition, valeur client, attrition, entonnoir de conversion et optimisation des campagnes.
Rentabilité, flux de trésorerie, budget, écarts et reporting financier.
Rotation du personnel, 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 cas réels, avec des jeux de données réalistes issus 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, rotation du personnel, 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 :
3 modules bonus pour aller plus loin dans votre préparation.
Dix semaines. Comptez 10 à 14 heures par semaine : un rythme soutenu mais accessible.
Quatre niveaux d'accompagnement. Le même programme, avec un suivi différent.
Places limitées. Le tarif de lancement est valable jusqu’au 18 décembre 2026. Les prix augmenteront ensuite.
Une autre question ? Écrivez-nous sur WhatsApp, on vous répond rapidement.
Une session d'accueil en direct a lieu le samedi 19 décembre 2026 : présentations, programme et installation des outils. Les cours commencent le lundi 4 janvier 2027 et se terminent le vendredi 12 mars 2027. Le tarif de lancement est valable jusqu'au 18 décembre 2026.
Non. Le bootcamp part de zéro : si vous savez utiliser un ordinateur, vous pouvez le suivre. Une maîtrise de base d'Excel est un plus, mais elle n'est pas obligatoire.
Comptez 10 à 14 heures par semaine pendant dix semaines : 2 h 30 de cours en direct, 2 h 30 d'atelier pratique, 1 h de questions-réponses facultative et 5 à 8 h de travail personnel (exercices et mini-projets).
Toutes les séances sont enregistrées. Les rediffusions sont illimitées et incluses dans chaque formule, avec un accès à vie.
Excel, SQL (PostgreSQL), Power BI, Tableau, Alteryx et Python (Pandas), ainsi que l'IA appliquée à l'analyse de données. Un ordinateur et une connexion internet stable suffisent ; à chaque module, on vous indique les versions gratuites des outils quand elles existent.
Le programme est le même pour toutes les formules ; seul l'accompagnement change. Essential donne accès aux 38 modules, avec la correction du projet final. Professional ajoute la correction des exercices, la communauté et les bonus. Career ajoute le mentorat collectif, le portfolio, un projet réel et la préparation aux entretiens. Executive ajoute le mentorat individuel et l'accompagnement carrière.
Oui. Le tarif affiché correspond à un paiement unique, mais on peut organiser un paiement échelonné : écrivez-nous sur WhatsApp. Si vous résidez dans la zone franc CFA, un tarif adapté en FCFA vous est proposé.
Vous êtes remboursé intégralement, sur simple demande à contact@datasai.fr, à tout moment jusqu'à la fin de la première semaine de cours. Au-delà, vous pouvez reporter gratuitement votre inscription sur la promotion suivante si un imprévu vous empêche de continuer. Si nous reportons ou annulons une promotion, vous choisissez entre le remboursement et le report. Le remboursement se fait par le même moyen de paiement, sous 14 jours après votre demande.
La certification DataSAI Data Analyst est incluse dans chaque formule. Pour l'obtenir, vous validez les exercices de chaque bloc, réalisez 8 mini-projets, constituez un portfolio et réussissez le projet final, soutenu devant un jury d'experts reconnus.
Pas encore : la démarche auprès de l'État est en cours. Ce qui fait la valeur de la certification DataSAI, c'est ce qu'elle prouve. Vous l'obtenez en démontrant vos compétences sur des cas concrets : exercices validés, mini-projets, portfolio et projet final soutenu devant un jury d'experts reconnus. C'est exactement ce que les recruteurs regardent.
Rejoignez la promotion de janvier et lancez votre carrière dans la data.