| 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) | QUALIOPI, ERASMUS+ |
Description
Les métiers de Data Manager, consultant Data, Media Trader, Performance Analyst ou Webanalyste constituent également des débouchés naturels à 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 séminaires thématiques autour de l’Open Data, de la RGPD, du machine learning, des nouveaux business models, etc.
L’accent sera aussi bien mis sur la maîtrise des langages de programmation, sur la pratique des outils de Data Visualisation, que sur la modélisation et la gestion des données.
Et parce que la Data analyse est au service de l’innovation et de l’optimisation de l’entreprise, le marketing et la stratégie occupent une part essentielle de la formation.
Vous passerez également plusieurs certifications (Google Analytics, AT Internet, Dolist...) incontournables aux yeux des professionnels.
Thématiques abordées
- Data Marketing et stratégie digitale : fondamentaux du marketing digital, segmentation et ciblage, parcours client
- Analyse de données et outils statistiques : collecte de données, nettoyage, visualisation, logiciels dédiés (Excel, Python, R)
- CRM et gestion de la relation client : bases de données clients, personnalisation, automatisation des campagnes
- Data science appliquée au marketing : machine learning, modélisation prédictive, scoring et recommandations
- Projet professionnel et cas pratiques : mise en situation, e-marketing, business intelligence, présentation de résultats
Objectifs de la formation
- Analyser et exploiter les données marketing pour optimiser les campagnes et accroître le ROI
- Maîtriser les outils et techniques de data science appliqués au marketing digital
- Concevoir des stratégies data-driven intégrant segmentation, ciblage et personnalisation client
- Développer des dashboards et indicateurs clés pour le pilotage en temps réel des performances marketing
- Assurer la conformité et la gestion éthique des données personnelles dans un contexte marketing
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