Parcours complet en Data Analytics couvrant toute la chaîne de valeur de la donnée. De la manipulation de données avec Google Sheets et SQL à la création de dashboards interactifs avec Power BI et Looker Studio, en passant par l'automatisation avec les outils ELT (dbt, Zapier) et l'analyse prédictive avec Python (Pandas, Scikit-Learn). Apprenez à identifier les sources de données, construire des funnels, analyser la rétention client, et recommander des actions concrètes à partir de vos analyses.
Manipulation de données avec Google Sheets et formules avancées
SQL avancé avec BigQuery : requêtes analytiques, CTEs, window functions
Data modeling pour les équipes marketing, sales et produit
Outils ELT : dbt pour la transformation, Zapier pour l'automatisation
Tracking web avec Google Tag Manager et plans de suivi
APIs et webhooks pour l'extraction de données
Data visualisation avec Power BI et Looker Studio (Google Data Studio)
Analyse statistique et AB testing
Python pour l'analyse : Pandas, Plotly, Jupyter, Google Colab
Machine Learning appliqué : prédiction de churn, segmentation client avec Scikit-Learn
Méthodologie d'analyse : KPIs, funnels de vente, rétention, cohortes
Projet end-to-end : de l'identification du problème au dashboard automatisé
Les concepts les plus importants pour comprendre cette techno et réussir tes entretiens
Google Sheets : formules avancées (VLOOKUP, INDEX/MATCH, ARRAYFORMULA), tableaux croisés dynamiques, automatisation
SQL : SELECT, JOIN, GROUP BY, HAVING, window functions (ROW_NUMBER, RANK, LAG/LEAD), CTEs, sous-requêtes
BigQuery : partitionnement, clustering, requêtes imbriquées, optimisation des coûts, UDFs
Data Modeling : schémas en étoile, tables de faits et dimensions, normalisation, dénormalisation
KPIs & Métriques : CAC, LTV, MRR, ARR, churn rate, NPS, taux de conversion, ARPU
Funnels & Cohortes : analyse de conversion, rétention par cohorte, analyse RFM
ELT & Data Pipeline : Extract-Load-Transform, dbt (models, tests, sources), orchestration
Zapier & automatisation : triggers, actions, workflows multi-étapes, webhooks
Google Tag Manager : tags, triggers, variables, dataLayer, plan de taggage
Power BI : DAX, mesures calculées, relations, visualisations, filtres, drill-down
Looker Studio : sources de données, champs calculés, filtres, paramètres, blending
Visualisation : choix du bon graphique, storytelling data, principes de design (Tufte)
AB Testing : hypothèses, taille d'échantillon, significativité statistique, p-value, test de Student
Python & Pandas : DataFrames, Series, groupby, merge, pivot_table, cleaning
Plotly : graphiques interactifs, subplots, animations, dashboards
Scikit-Learn : régression, classification, clustering (K-Means), train/test split, métriques
Méthodologie : cadrage du problème, identification des sources, nettoyage, analyse, recommandations
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