À qui cette formation à la science des données s’adresse-t-elle ?

Ce cours s’adresse aux responsables, professionnels du marketing, équipes produit, responsables des opérations et fondateurs qui reçoivent des tableaux de bord, commandent des analyses ou prennent des décisions à partir de données, et qui veulent poser de meilleures questions et repérer les conclusions fragiles. Une connaissance de base des tableurs suffit.

À qui cette formation à la science des données ne s’adresse-t-elle pas ?

Cette formation ne s’adresse pas aux personnes qui souhaitent se former à temps plein pour devenir spécialistes de la science des données. Le parcours principal ne nécessite aucune programmation, et les leçons facultatives de programmation en Python et SQL partent de zéro, mais elles ne remplacent ni l’approfondissement, ni le dossier de projets, ni l’accompagnement proposés par un cursus d’enseignement supérieur en science des données ou une formation intensive à temps plein, et il n’y a aucune garantie d’emploi. Elle ne s’adresse pas non plus aux personnes qui travaillent déjà comme spécialistes de la science des données ou ingénieurs et recherchent une formation spécialisée avancée. Beaucoup combinent les deux : les bases et les premiers pas en programmation ici, puis un parcours technique plus long pour acquérir les compétences nécessaires à l’exercice du métier.

Que vais-je apprendre, module par module ?

Les six modules suivent les étapes d’une analyse réelle, de la question posée jusqu’à la décision prise.

1. Passer d’une question métier à une question sur les données

Transformer la question 'pourquoi les ventes baissent-elles ?' en une question à laquelle les données peuvent répondre, et déterminer ce qui vous ferait changer d’avis.

2. Les données : d’où elles viennent et comment elles peuvent induire en erreur

Échantillons, données manquantes, définitions qui varient d’une équipe à l’autre et raisons pour lesquelles les données les plus accessibles sont souvent inadaptées.

3. Les statistiques descriptives

Moyennes, médianes, dispersion, pourcentages et taux : dans quels cas chacun masque la réalité.

4. Visualisation

Choisir un graphique qui répond à la question et interpréter des graphiques trompeurs, que ce soit par erreur ou délibérément.

5. Expérimentations et tests A/B

Groupes témoins, taille de l’échantillon, signification statistique expliquée simplement et raisons pour lesquelles corrélation ne signifie pas causalité.

6. Travailler avec des analystes et l’IA

Rédiger une note de cadrage d’analyse, examiner les résultats et utiliser des assistants IA pour explorer les données tout en vérifiant leurs calculs.

Comment le parcours personnalisé s’adapte-t-il à moi ?

Le bilan de positionnement évalue votre aisance avec les pourcentages, les moyennes et les graphiques, et vous interroge sur les décisions que vous prenez. Les exemples d’un responsable marketing portent sur les tests de campagne et les taux de conversion ; ceux d’un responsable des opérations, sur les délais de livraison et les taux de défauts. Si vous savez déjà interpréter les statistiques avec assurance, le parcours passe rapidement aux expérimentations et aux briefs.

Que vais-je mettre en pratique ?

Vous vous entraînez à prendre les décisions qui encadrent le travail sur les données, à partir de jeux de données fictifs ou publics. Chaque tâche est notée selon une grille d’évaluation consultable, avec des commentaires sur les points à renforcer. Vous pouvez demander la révision de toute note.

Exemple de tâche : Greenbasket, une entreprise fictive de paniers-repas, a testé un nouvel e-mail de bienvenue pendant deux semaines et annonce que les clients qui l’ont ouvert avaient une probabilité de commander à nouveau supérieure de 30 pour cent. Vous expliquez pourquoi cela ne prouve pas l’efficacité de l’e-mail et concevez un test A/B rigoureux. La grille d’évaluation vérifie que vous identifiez le problème d’autosélection, définissez un groupe témoin, choisissez à l’avance un indicateur de réussite et précisez la durée du test avant toute consultation des résultats.

Combien de temps dure la formation à la science des données ?

Chaque leçon dure 10 à 15 minutes. La durée totale de votre parcours dépend de votre évaluation de départ et de votre rythme d’apprentissage : il n’y a donc pas de nombre d’heures fixe. Une personne ayant des bases en statistiques peut passer une grande partie du troisième module, tandis qu’une personne peu à l’aise avec les chiffres bénéficie d’exercices supplémentaires avant de passer aux expérimentations.

Qu’est-ce que j’obtiens à la fin ?

Une évaluation pratique finale vous demande de porter un regard critique sur une analyse et de rédiger un cahier des charges pour l’améliorer. Si vous réussissez, vous obtenez un certificat reconnu sur les fondamentaux de la science des données pour les professionnels. Ce n’est pas une qualification accréditée et il n’atteste pas de compétences techniques en science des données.

Combien coûte la formation à la science des données ?

Le cours n’entraîne aucuns frais supplémentaires : il est inclus dans votre formule. La formule individuelle coûte USD 79 par mois ou USD 790 par an. La formule équipe coûte USD 189 par mois ou USD 1,890 par an pour un maximum de 3 membres, puis USD 49 par mois ou USD 490 par an par membre supplémentaire, avec une tarification dégressive à partir de 25 membres. Un essai gratuit de 7 jours est inclus, sans carte bancaire.