Business Analyst et AI

Certification niveau Bac +5 — Bootcamp en temps partiel

Devenez un professionnel hybride, à la croisée de l'analyse business, de la data et de l'intelligence artificielle générative. Ce bootcamp vous forme à piloter des produits data-driven, exploiter Python et SQL pour l'analyse, construire des visualisations percutantes, activer des leviers de growth hacking et exploiter les outils d'IA générative (prompt engineering) au service de la performance business.

Une formation de niveau Bac+5, pensée pour des profils en reconversion ou en montée en compétences, compatible avec une activité professionnelle en parallèle.

🎯 Objectifs de la formation

• Comprendre les enjeux et méthodes du Data Product Management
• Maîtriser Python et Pandas pour l'analyse de données
• Concevoir, interroger et exploiter des bases de données avec SQL
• Réaliser des visualisations de données avancées pour la prise de décision
• Mettre en place des stratégies de growth hacking et de marketing automation
• Exploiter les outils d'IA générative et maîtriser le prompt engineering pour des cas d'usage business
• Faire le pont entre besoins métier, data et solutions IA

📚 Programme détaillé

Module 1 — Introduction au Data Product Management (50h)

• Rôle et posture du Business Analyst / Product Analyst dans un environnement data-driven
• Cycle de vie d'un produit data (discovery, cadrage, priorisation, delivery)
• Définition et suivi des indicateurs de performance (KPIs, OKRs)
• Méthodologies agiles appliquées aux produits data (Scrum, Kanban)
• Rédaction de user stories et cahiers des charges orientés data

Module 2 — Fondamentaux Python et Pandas (70h)

• Bases du langage Python : syntaxe, structures de données, fonctions
• Manipulation de données avec Pandas (nettoyage, transformation, agrégation)
• Analyse exploratoire de données (EDA)
• Automatisation de traitements et de rapports avec Python
• Introduction aux notebooks Jupyter

Module 3 — Databases & SQL (60h)

• Modélisation relationnelle (MCD, MLD)
• Langage SQL : requêtes, jointures, sous-requêtes, fonctions d'agrégation
• Optimisation de requêtes pour l'analyse business
• Connexion Python ↔ bases de données
• Introduction aux entrepôts de données (data warehouse)

Module 4 — Datavisualisation avancée (50h)

• Principes de storytelling avec la donnée
• Visualisation avec Python (Matplotlib, Seaborn, Plotly)
• Power BI : construction de tableaux de bord et rapports décisionnels
• Dashboards interactifs et restitution orientée décideurs
• Bonnes pratiques UX/UI appliquées à la donnée

Module 5 — Growth Hacking & Marketing Automation (50h)

• Fondamentaux du growth hacking : framework AARRR (Acquisition, Activation, Rétention, Referral, Revenue)
• Analyse de la donnée marketing et comportementale (funnel, cohortes)
• Outils de marketing automation (email, CRM, scoring de leads)
• A/B testing et optimisation de la conversion
• Cas pratiques : acquisition et rétention client

Module 6 — Prompt Engineering & GenAI (60h)

• Fondamentaux de l'intelligence artificielle générative (LLM, modèles de langage)
• Techniques de prompt engineering (zero-shot, few-shot, chain-of-thought)
• Cas d'usage business : automatisation de tâches, génération de contenu, analyse de données assistée par IA
• Intégration d'API IA générative dans des workflows business
• Enjeux éthiques et limites de l'IA générative en entreprise

Module 7 — Projet fil rouge (60h)

• Projet business/data mené en continu tout au long de la formation
• Cadrage produit et définition des KPIs (Data Product Management)
• Analyse de données et visualisation (Python/SQL/BI)
• Intégration d'un cas d'usage GenAI ou growth hacking
• Soutenance devant un jury professionnel

⏱️ Volume horaire indicatif

Format temps partiel : environ 10-12h de formation par semaine, soit une durée totale de 9 à 12 mois selon le rythme retenu (soir/week-end ou journées dédiées).

🛠️ Outils et technologies

Python • Pandas • SQL (MySQL/PostgreSQL) • Power BI • Matplotlib • Seaborn • Plotly • CRM & outils de marketing automation • API GenAI (OpenAI, Claude, etc.) • Jupyter Notebook

Métiers

Business Analyst • Data Product Manager • Analyste Growth • Consultant Data & IA • Chargé de projets data-driven • Business Analyst IA/GenAI • Analyste marketing digital • Product Analyst

Secteurs qui recrutent
Banques et institutions financières • Startups et scale-ups • Grande distribution et e-commerce • Télécoms • Administrations publiques • Secteur pétrolier et industriel • ESN et cabinets de conseil • Agences marketing digital

Évolution
Senior Business Analyst • Data Product Manager • Head of Growth • Consultant IA & Transformation Digitale • Chef de projet innovation data/IA