| Niveau requis | Bac+3 |
|---|---|
| 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 | Temps plein - Alternance |
| Modalité | En présentiel |
| Prix | Non renseigné |
| Accréditation(s) | QUALIOPI |
Description
Ce Mastère permet à l’étudiant de développer une maîtrise avancée de la data et de l’intelligence artificielle appliquées au marketing. De l’analyse des comportements clients à l’optimisation des campagnes, en passant par l’exploitation de modèles prédictifs, il apprend à transformer les données en leviers stratégiques.
Grâce à une formation opérationnelle et un rythme en alternance, il devient capable de piloter des projets data-driven et d’exploiter pleinement les opportunités offertes par l’intelligence artificielle pour orienter les décisions et anticiper les tendances.
Thématiques abordées
- Fondamentaux du Marketing Digital : stratégies, outils numériques, SEO/SEA
- Data Analytics & Visualisation : collecte, traitement, interprétation des données
- Intelligence Artificielle appliquée au marketing : machine learning, automatisation, chatbots
- Web Marketing & E-commerce : campagnes publicitaires, réseaux sociaux, expérience utilisateur
- Gestion de projet digital : méthodologies agiles, outils collaboratifs, pilotage de campagnes
Objectifs de la formation
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Savoir collecter, traiter et analyser des données issues de sources variées
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Comprendre les enjeux et les méthodes de l’intelligence artificielle appliquée au marketing
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Utiliser des outils de data visualisation, d’analyse statistique et de machine learning
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Développer des modèles prédictifs pour améliorer les performances marketing
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Être en mesure de piloter une stratégie data-driven au sein d’une organisation
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Associer vision stratégique et maîtrise technique des outils data
Points forts
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Un apprentissage en alternance pour une montée en compétences en situation réelle
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Une approche concrète de la data appliquée aux problématiques marketing
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Des cas pratiques et projets basés sur des données réelles
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L’acquisition de compétences recherchées sur le marché (Python, SQL, IA, dashboards…)
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Une forte employabilité dans les métiers de la data et de l’intelligence artificielle
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