Module 1 - Introduction & enjeux de la discipline
Posez les fondations essentielles de la data analyse pour comprendre son rôle, ses usages et son impact dans les métiers du digital.
Vous découvrirez le panorama des métiers liés à la donnée, les compétences clés à développer et les définitions fondamentales à maîtriser pour avancer avec plus de clarté.
Ce module vous aide aussi à adopter les bons réflexes face à un jeu de données inconnu : observer, questionner, structurer, puis identifier les premières pistes d’analyse.
Vous serez également guidé dans la mise en place de votre stack d’outils et découvrirez comment l’automatisation, notamment avec l’IA, peut vous aider à gagner du temps dans vos futures analyses.
Module 2 - Comprendre la donnée
Avant d’analyser des performances ou de construire des tableaux de bord, il est essentiel de comprendre ce que sont réellement les données marketing et comment elles s’intègrent dans une stratégie digitale globale.
Découvrez les grands leviers d’acquisition et leur fonctionnement à travers le framework POEM et apprenez à distinguer les leviers gratuits et payants, à comprendre leur rôle dans un parcours d’acquisition et à identifier les données qu’ils génèrent.
Vous explorerez également les principaux outils de collecte et de suivi des données webmarketing afin de commencer à lire, interpréter et exploiter les données d’acquisition de manière concrète et stratégique.
Module 3 - Collecter et nettoyer la donnée
Avant de passer à la pratique, comprenez en profondeur le fonctionnement des IA génératives et leur impact sur la créativité, la productivité et l’organisation du travail.
Ce module vous apprend à analyser vos besoins, à choisir les outils adaptés et à exploiter pleinement leur potentiel.
Vous serez initié au prompt engineering, puis guidé vers la rédaction de prompts structurés, précis et optimisés pour obtenir des résultats fiables.
Enfin, vous apprendrez à utiliser l’IA de manière responsable en intégrant les enjeux de confidentialité (RGPD), d’accessibilité, d’éthique et de conformité aux réglementations européennes.
Module 4 - Traitement de la donnée avec un tableur
Entrez dans le traitement concret de vos données grâce à Google Spreadsheet.
Vous apprendrez à importer, organiser et structurer vos données dans un tableur, à comprendre les différents types de données et à utiliser les bonnes méthodes pour les rendre exploitables.
Ce module vous permettra de créer et maîtriser des tableaux croisés dynamiques, d’utiliser des fonctions d’agrégation, puis de progresser vers des fonctions plus avancées.
Vous serez également guidé dans l’exploration et l’exploitation de vos données afin de repérer des tendances, identifier des anomalies et faire émerger des enseignements utiles pour vos actions marketing.
Module 5 - Communiquer avec sa base de données
Passez à un niveau plus avancé en apprenant à interroger et exploiter vos données depuis un entrepôt de données.
Vous découvrirez comment charger vos données, faire vos premiers pas avec SQL et BigQuery, puis utiliser les principales fonctions SQL pour rechercher, filtrer et structurer l’information.
Ce module vous permettra aussi de sauvegarder et réutiliser vos requêtes, de gagner en efficacité avec une boîte à outils dédiée, et de structurer des requêtes plus complexes grâce aux CTE.
Enfin, vous apprendrez à réunir plusieurs tables de données avec les jointures SQL, une compétence clé pour croiser vos sources et enrichir vos analyses.
Module 6 - Visualiser les données
Apprenez à transformer vos analyses en tableaux de bord clairs, lisibles et réellement utiles pour piloter vos actions.
Vous découvrirez les règles de base de la data visualisation, les bons réflexes de présentation et les erreurs à éviter pour ne pas noyer vos analyses dans trop d’informations.
Ce module vous guidera dans la prise en main de Looker Studio, la création de vos premières visualisations et l’ajout d’options d’interactivité pour rendre vos dashboards plus pratiques et plus exploitables.
Vous apprendrez aussi à enrichir vos données dans Looker Studio et à connecter BigQuery à vos tableaux de bord, afin de passer d’une donnée brute à une visualisation claire, structurée et orientée décision.
