| Niveau requis | Bac+3 |
|---|---|
| Niveau d'études visé | Bac +5 |
| Date de la prochaine session | Oct. 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
- Marketing digital : stratégies, outils numériques, référencement SEO/SEA
- Data marketing : collecte, analyse de données, utilisation de bases CRM
- Intelligence artificielle appliquée : machine learning, automatisation, chatbots
- Techniques et outils d’analyse : Google Analytics, data visualisation, KPIs
- Gestion de projet digital : méthodologies Agile, pilotage de campagnes numériques
Objectifs de la formation
Savoir collecter, traiter et analyser des données issues de sources variées
Comprendre les enjeux et les méthodes de l’intelligence artificielle appliquée au marketing
Utiliser des outils de data visualisation, d’analyse statistique et de machine learning
Développer des modèles prédictifs pour améliorer les performances marketing
Être en mesure de piloter une stratégie data-driven au sein d’une organisation
Associer vision stratégique et maîtrise technique des outils data
Points forts
Un apprentissage en alternance pour une montée en compétences en situation réelle
Une approche concrète de la data appliquée aux problématiques marketing
Des cas pratiques et projets basés sur des données réelles
L’acquisition de compétences recherchées sur le marché (Python, SQL, IA, dashboards…)
Une forte employabilité dans les métiers de la data et de l’intelligence artificielle
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