| Niveau d’études visé | Bac +5 |
|---|---|
| Date de la prochaine session | Sept. 2026 |
| Durée de la formation en année | 2 ans |
| Statut de l’école | Non renseigné |
| Formation reconnue par l’État | Oui |
| Rythme de formation | Alternance |
| Modalité | En présentiel |
| Prix | Non renseigné |
| Accréditation(s) | FC-RNCP, QUALIOPI |
Description
Les me´tiers de Data Manager, consultant Data, Media Trader, Performance Analyst ou Webanalyste constituent e´galement des de´bouche´s naturels a` cette formation.
La data au service du marketing
Cette formation de deux ans en alternance combine les enseignements au long cours un jour par semaine, et des semaines de projets ou de se´minaires the´matiques autour de l’Open Data, de la RGPD, du machine learning, des nouveaux business models, etc.
L’accent sera aussi bien mis sur la mai^trise des langages de programmation, sur la pratique des outils de Data Visualisation, que sur la mode´lisation et la gestion des donne´es.
Et parce que la Data analyse est au service de l’innovation et de l’optimisation de l’entreprise, le marketing et la strate´gie occupent une part essentielle de la formation.
Vous passerez e´galement plusieurs certifications (Google Analytics, AT Internet, Dolist...) incontournables aux yeux des professionnels.
Thématiques abordées
- Marketing digital et stratégie data : fondements du marketing numérique, segmentation et ciblage, stratégie omnicanale
- Data analytics et visualisation : collecte de données, exploration statistique, outils de visualisation (Tableau, Power BI)
- Gestion et exploitation des bases de données : SQL, gestion des bases relationnelles, data warehousing
- Data science appliquée au marketing : modélisation prédictive, machine learning, scoring client
- Gestion de projet data marketing et conformité : conduite de projet, réglementation RGPD, éthique des données
Objectifs de la formation
- Analyser et exploiter des données marketing pour optimiser les stratégies digitales.
- Maîtriser les outils et techniques de data mining et de segmentation client.
- Concevoir et piloter des campagnes marketing personnalisées basées sur les insights data.
- Mesurer la performance des actions marketing via des indicateurs clés et optimiser le ROI.
- Intégrer les enjeux éthiques et réglementaires liés à la gestion des données personnelles.
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