Analyse des Besoins : Évaluation précise des compétences initiales des participants pour adapter le programme à leur niveau et à leurs objectifs de reconversion.

Conception de Programme : Développement d'un curriculum sur-mesure, alternant fondamentaux théoriques et applications pratiques, couvrant des sujets tels que le traitement des données, la visualisation, l'infrastructure des données et les méthodes d'analyse prédictive.

Outils et Technologies : Sélection et enseignement des outils de pointe (SQL, Python, Tableau, Spark, etc.), ainsi que des pratiques de développement et de gestion de projet agile dans un contexte data.

Pédagogie Active : Utilisation de méthodes d'enseignement dynamiques, telles que l'apprentissage basé sur des projets, des ateliers pratiques, et des études de cas inspirées de situations réelles d'entreprise.

Suivi Individualisé : Accompagnement personnalisé des participants tout au long de leur formation pour assurer leur progression et l'acquisition des compétences visées.

Évaluation et Feedback : Mise en place d'un système d'évaluation continu, avec des feedbacks constructifs, pour mesurer et stimuler l'avancement des apprenants.

Insertion Professionnelle : Conseils et préparation des participants pour les entretiens d'embauche, optimisation de leurs CV et création de portfolios de projets data pour démontrer leurs compétences acquises.

Réseau Professionnel : Facilitation des échanges avec des professionnels du domaine et création de liens avec des entreprises potentiellement intéressées par les profils de