Informations pratiques
Prix de la formation
Parcours individuel : à partir de 1 962€ au lieu de 2 180€ HT (-10% avec le label Maddyness)
Parcours collectif : à partir de 7 110€ au lieu de 7 900€ HT (-10% avec le label Maddyness)
Modalités de financement
Les formations On train sont certifiées Datadock et Qualiopi et peuvent faire l’objet d’un accord de financement par l’OPCO de votre entreprise.
Prochaines dates de formation à déterminer ensemble, selon votre besoin.
Que propose la formation en Data et Analytics d'On train ?
Le déroulé
La formation On train est un accompagnement sur-mesure de 4 à 6 semaines qui comprend :
- des sessions courtes en direct avec les leaders du marché issus des plus belles boites tech (Doctolib, Qonto, Spotify...),
- un apprentissage continu (exercices inter-sessions, e-learning...),
- un accès à notre plateforme pour une organisation rapide, simplifiée et 100% digitalisée.
Le contenu
Apprenez tous les outils, métiers et compétences qui traitent de la collecte, du traitement et de l'analyse de la donnée en entreprise, pour prendre des décisions data-driven au travers d'analyses avancées, de dashboards ou encore modèles prédictifs via des algorithmes de machine learning.
Le format
La formation peut-être individuelle, ou collective, pour toute votre équipe.
Contenu des séances
Le programme est sur-mesure, et sera ajusté en fonction de vos propres enjeux.
Voici des exemples d’objectifs pédagogiques pour maîtriser les enjeux de la Data et de l'Analytics :
- Définir des KPI adaptés à votre business
- Tracker proprement vos campagnes média pour évaluer la performance de vos différents canaux d’acquisition
- Savoir collecter la donnée sur votre site à l’aide d’un tag manager
- Savoir analyser la donnée et comprendre les parcours utilisateurs sur votre site avec les meilleurs outils (Google Analytics, Adobe Analytics Mixpanel, Content Square, etc.)
- Avoir une meilleure lecture de la performance en construisant des dashboards impactants (Google Data Studio, Looker, Tableau Software, Power BI, etc)
- Explorer la donnée et maîtriser les bases des langages SQL et Python pour prendre des décisions business appuyées par la donnée
- Comprendre les enjeux et les opportunités offertes par l’intelligence artificielle (machine learning, deep learning, etc.)
Et pleins d’autres, à définir selon vos enjeux !
