Business Analyst, bootcamp (5 mois) (Titre RNCP)

by DataScientest

Formation pratique - 25j - 175h00 - Réf. 3AY
Prix : 11990 € H.T.

Business Analyst, bootcamp (5 mois) (Titre RNCP)

by DataScientest


Nouvelle formation

Devenez expert en analyse de données afin d'améliorer les processus, les produits ou les services. Un Business Analyst (BA) est un professionnel qui joue un rôle clé dans les organisations en agissant comme un pont entre les équipes techniques et les départements métier. Cette formation certifiante se déroule à distance dans un format hybride mêlant temps d’échanges synchrones avec un formateur expert, exercices pratiques et modules E-learning. Basée sur la pédagogie Learning By Doing, vous réaliserez un projet fil rouge en équipe afin de mettre en pratique vos connaissances. Lors de votre inscription, vous serez rattaché à l’une des promotions Datascientest. A l’issue de cette formation, vous obtiendrez un certificat « Business Analyst » des Mines Paris- PSL Executive ainsi que la certification RNCP de niveau 7 “Manager en data marketing” délivrée par l’INSEEC MSc et enregistrée au RNCP sous le n°RNCP39591. Contactez-nous dès maintenant pour connaître les prochaines dates !


Catalogue
Sur mesure

Formation en ligne

Réf. 3AY
  175h00
11990 € H.T.
Pauses-café et
déjeuners offerts
Langue : FR




Devenez expert en analyse de données afin d'améliorer les processus, les produits ou les services. Un Business Analyst (BA) est un professionnel qui joue un rôle clé dans les organisations en agissant comme un pont entre les équipes techniques et les départements métier. Cette formation certifiante se déroule à distance dans un format hybride mêlant temps d’échanges synchrones avec un formateur expert, exercices pratiques et modules E-learning. Basée sur la pédagogie Learning By Doing, vous réaliserez un projet fil rouge en équipe afin de mettre en pratique vos connaissances. Lors de votre inscription, vous serez rattaché à l’une des promotions Datascientest. A l’issue de cette formation, vous obtiendrez un certificat « Business Analyst » des Mines Paris- PSL Executive ainsi que la certification RNCP de niveau 7 “Manager en data marketing” délivrée par l’INSEEC MSc et enregistrée au RNCP sous le n°RNCP39591. Contactez-nous dès maintenant pour connaître les prochaines dates !


Objectifs pédagogiques
À l’issue de la formation, le participant sera en mesure de :
Analyser les données métier pour identifier les besoins et les opportunités d’amélioration.
Conseiller les équipes sur les solutions à adopter pour atteindre les objectifs stratégiques.
Optimiser les processus pour maximiser la performance de l’entreprise.

Public concerné
Toutes les personnes ayant une appétence pour la data souhaitant se reconvertir ou faire évoluer ses compétences.

Prérequis
Un diplôme ou un titre de niveau bac+3 ainsi qu'un bon niveau en mathématiques.
Pour les candidats ne présentant pas le niveau de qualification requis, une dérogation est possible sur dossier.

Certification
Pour clôturer la formation, l’équipe pédagogique évaluera le projet fil rouge de l’apprenant à l’aide d’un rapport écrit et d’une soutenance à distance. En complément la réalisation d’une période en entreprise de 132 jours minimum est obligatoire pour valider le titre. La validation des compétences développées au cours de la formation Business Analyst vous permettra d’obtenir : • Un certificat de l'École des Mine Paris - PSL Executive Education • La certification RNCP de niveau 7 “Manager en data marketing” délivrée par l’INSEEC MSc et enregistrée au RNCP en date du 02- 10-2024 sous le n°RNCP39591.

Méthodes et moyens pédagogiques
Activités digitales
Cours et exercices en ligne, masterclass collective, séances de questions/réponses, classes de soutien, accompagnement par mail, projet fil rouge, coaching carrière individualisé, social learning.
Tutorat
Un formateur expert accompagne l’apprenant tout au long de sa formation. Il échange régulièrement avec lui sur son projet fil rouge et l’accompagne lors de points de mentorat (individuel). Plusieurs formateurs animent également les différentes masterclass (classes collectives) et répondent aux questions des apprenants à tout moment depuis un forum dédié. En complément, de nombreuses séances de questions-réponses peuvent être organisées pour aider les apprenants.
Pédagogie et pratique
Lors de l’inscription, l’apprenant est affecté à une promotion (dates à définir lors de l’inscription) et reçoit son calendrier de formation. Le parcours de formation est découpé en « Sprint » de plusieurs semaines sur une thématique dédiée. Chaque semaine l’apprenant est convié à un temps d’échange avec le formateur qui se présente sous la forme de masterclass (classe collective) ou de points de mentorat (individuel). Pendant 80% du temps, l’apprenant travaille en autonomie sur la plateforme d’enseignement. Tous les modules intègrent des exercices pratiques permettant de mettre en œuvre les concepts développés en cours. L’apprenant doit également travailler en binôme ou trinôme sur un projet fil rouge tout au long de la formation. Cela lui permettra de développer et faire reconnaître ses compétences. En complément, des événements et ateliers thématiques sont régulièrement proposés pour permettre aux apprenants de découvrir les dernières innovations en matière de Data Science. Afin de suivre efficacement la formation, nous estimons le temps travail nécessaire entre 35 et 40 heures par semaine.

Programme de la formation

1
Prochaines dates de sessions

  • Mai 2026 : Début au 05/05/26
  • Septembre 2026 : Début au 08/09/26

2
Programmer avec Python

  • Bases de Python et programmation
  • Apprendre avec l’IA
  • Manipulation et analyse de données

3
Data Visualisation

  • Visualisation avec Matplotlib et Seaborn
  • Data visualisation interactive avec Plotly

4
Big Data / Bases de données

  • Interroger efficacement une base de données avec SQL
  • Interagir avec une API pour récupérer des données structurées

5
Business Intelligence

  • Power BI & Google Sheets
  • Looker Studio

6
Bases de données avancées

  • Analyse avancée avec SQL
  • Analyse de données avec le Cloud

7
Web design et Réglementation

  • RGPD et éthique : concept, anonymisation et pseudonymisation.
  • UX/UI Design : wireframes, maquettes et prototypes interactifs, bonnes pratiques.
  • Data Warehousing avec Snowflake

8
Web & Text Analytics

  • Text Mining & Analyse de sentiments
  • Web scraping & Extraction de contenu
  • Web Analytics & Visualisation

9
Machine Learning Supervisé

  • Modélisation & Algorithmes
  • Évaluation & Interprétation

10
Introduction au Data Marketing

  • Fondamentaux du Data Marketing
  • Acculturation à la Data

11
IA, Growth hacking, marketing automation

  • IA générative et leviers de croissance
  • Automatisation marketing et outils no-code

12
Tracking & analyse de données

  • Tracking, analytics et collecte de données
  • Plan de taggage et structure de suivi

13
Principales sources d’acquisition

  • Référencement naturel et stratégie de contenu
  • Publicité digitale et canaux payants

14
Data Visualisation & Business Intelligence

  • Tableaux de bord et visualisation des données
  • Modélisation, transformation et exploitation des données

15
Web design et réglementation

  • Web design, éthique et réglementation
  • UX / UI design et développement frontend

16
Introduction au Data Product Management

  • Rôle et missions d’un Data Product Manager
  • Méthodes et environnement de travail

17
Gestion de projet

  • Gestion de projet
  • Méthode Agile

18
Manipulation des données

  • Fondamentaux techniques et structuration des données
  • Analyse avancée, Machine Learning et valorisation décisionnelle

19
Data Gouvernance

  • Gouvernance des données et conformité réglementaire
  • Conception produit et pilotage par la donnée

20
Chefferie de projet

  • Construction du produit data : du MVP au lancement
  • IA générative, Prompt Engineering et compétences opérationnelles


Solutions de financement
Plusieurs solutions existent pour financer votre formation et dépendent de votre situation professionnelle.
Découvrez-les sur notre page Comment financer sa formation ou contactez votre conseiller formation.