Business analyst / data scientist

Certification : Manager en data marketing

Proposée par DATASCIENTEST — 75000 Paris

Formation Professionnelle
RNCP 39591
Présentiel
Pas d'apprentissage

Type

Catégorie de la certification

Autre certification inscrite au RNCP

Niveau de sortie

Niveau reconnu si applicable

Bac +5 (Niveau 7 - équivalence européenne)

Prix

Indiqué par l'établissement

19 980 €

Présentation

Formation 100 % en ligne Pédagogie par projet Parcours certifiant de niveau 7 (bac +5)

Formation dispensée en Présentiel à l'adresse suivante :

Localisation & Rattachements

Adresse
2 Place de BARCELONE 75000 Paris
Académie
Paris
Département
Paris
Région
Île-de-France

La carte est indicative. Vérifiez l’accès avant votre déplacement.

Objectifs

La formation vise l’obtention de la certification RNCP39591 : « Manager en data marketing » de niveau 7 délivrée par l’Inseec MSc. Ainsi au terme de la formation, l'apprenant sera capable de : -Concevoir et déployer la stratégie marketing data-driven de l’entreprise -Mettre en œuvre les projets data en mode agile pour accompagner la transformation -Piloter la stratégie de collecte, de nettoyage et d’analyse des données de l’entreprise -Valoriser la donnée, proposer des recommandations et accompagner la prise de décision

Débouchés / Résultats attendus

La formation vise l’obtention de la certification RNCP39591 : « Manager en data marketing » de niveau 7 délivrée par l’Inseec MSc et enregistrée au RNCP sur décision du Directeur général de France Compétences en date du 01/10/2024. La certification RNCP est composée de 4 blocs de compétences : Bloc 1 : Concevoir et déployer la stratégie marketing data-driven de l’entreprise Bloc 2 : Mettre en œuvre les projets data en mode agile pour accompagner la transformation Bloc 3 : Piloter la stratégie de collecte, de nettoyage et d’analyse des données de l’entreprise Bloc 4 : Valoriser la donnée, proposer des recommandations et accompagner la prise de décision Chaque bloc de compétences prévoit les modalités de validation suivantes : un ratio de 30 % de la note finale s'appuie sur le contrôle continu tout au long de la formation et 70 % de la note repose sur l'épreuve RNCP. Bloc 1 : Epreuve RNCP - Etude de cas avec remise d’un dossier écrit individuel sur la mise en place d’une stratégie marketing Data Driven. Bloc 2 : Epreuve RNCP - Mise en situation professionnelle en groupe avec remise d’un dossier de groupe écrit et notation individuelle : cadrage, planification, mise en œuvre et plan de conduite du changement d'un projet data. Bloc 3 : Epreuves RNCP - Analyser une problématique d'entreprise (marketing, commerciale ou stratégie digitale) à partir de données, en recueillant les besoins métier, nettoyant et analysant les données pour construire des indicateurs de performance pertinents Bloc 4 : Mémoire de recherche appliquée avec soutenance La validation du titre complet est conditionné à la validation de l'ensemble des blocs de compétences (note supérieure ou égale à 10/20 à chaque bloc) et la réalisation d’une période en entreprise de 132 jours minimum. A noter : les entrées et sorties de formation ont lieu chaque mois, mais les jurys validant la diplomation des candidats se tiennent deux fois par an, au printemps et à l’automne.

Programme & Référentiel

Intro au Data Product Management Gestion de projet et méthodologies agiles Data manipulation Data manipulation (Manipulation de données avec Pandas, Fondamentaux Python) Data Governance (Éthique / RGPD, Etude de cas en Data Product Management) Chefferie de projet (Projet DPM étape 1 Conception, Projet DPM étape 2 Minimum Viable Product, Projet DPM étape 3 Lancement) Introduction à Python et Pandas (Introduction à l’analyse de données, Python pour l'analyse de données, Statistiques exploratoires) Introduction DataViz (Introduction DataViz et bonnes pratiques, DataViz' avec Matplotlib, DataViz' avec Seaborn) Databases (Intro databases, Langage SQL, Cloud et dbt) Business Intelligence (Introduction à la Business intelligence, PowerBI ou Looker studio, Google sheets / excel) DataViz avancée (Dashboarding, L'art du Data Storytelling, Dash) Web and text analytics (Introduction au web et à l’analyse textuelle, Web analytics) Introduction to data marketing (Introduction à la data en entreprise, Les formes de consommation de la donnée, Fondamentaux de la data architecture) Growth hacking & marketing automation (Google Sheets appliqué au Marketing Digital, CRM & marketing automation, Automatisation No-Code avec Make (Integromat)) Tracking & analyse de données (Google Analytics 4, Google Tag Manager) Principales sources d'acquisition (SEA, Social Media Ads, SEO, Stratégie marketing) Dataviz & Business Intelligence (Introduction Business Intelligence, Looker Studio (for marketing), Power BI en vidéo) Web design & réglementation (Éthique et RGPD, UX/UI Design)