Moyens pédagogiques et techniques :
Les cas pratiques sont privilégiés pour faciliter l’assimilation des compétences (ateliers, exercices, quizz…). Les mises en situation portent sur vos propres outils & problématiques. (vos propres données).
La présentation théorique se fait sur la base d’un support personnalisé.
Dispositif de suivi de l’exécution de l’évaluation des résultats de la formation :
Les objectifs de la formation sont présentés en début de session et sont évalués en fin de formation sur une grille de notation par le participant. Un test de compétences (QCM) peut également compléter l’évaluation.
Théorie : Panorama des solutions IA disponibles et focus sur l’analyse de données
Méthodologie : Les étapes pour analyser un document structuré
Mise en pratique : Créer un premier prompt pour interroger un fichier excel
Théorie : Comprendre la structure des données à analyser
Méthodologie : Analyser le schéma des données disponibles
Mise en pratique : Identifier les dimensions et métriques dans Google Analytics
Théorie : Les différentes méthodes d’export des données Google Analytics (manuel ou automatisé) vers ChatGPT
Méthodologie : Apprendre comment exporter dans un fichier structuré les données ou rendre les données accessibles dans une API
Mise en pratique :
– Export au format CSV d’un rapport Google Analytics
– Export des données Google Analytics dans Google Big Query
Théorie : Création et paramétrage d’un compte Google Cloud Platform
Méthodologie : Apprendre à configurer un projet Google Big Query accessible en API
Mise en pratique : Création d’un projet Google Big Query exploitant l’export Google Analytics
Théorie : Traitement et exploitation des données externes dans chatGPT + focus sur la sécurisation des données
Méthodologie : Les étapes de création d’un GPT personnalisé et utilisant des données externes
Mise en pratique : Création d’un custom GPT adapté à l’analyse des données web
(et issues de Google Analytics)
Théorie : Tests et optimisation des prompts pour l’analyse des données de performance web
Méthodologie : Entraînement et ajustement de chatGPT
Mise en pratique : Effectuer plusieurs prompts et vérifier les résultats avec ceux présents dans Google Analytics
Théorie : Modes de diffusion du custom GPT et de sécurisation des données
Méthodologie : Maîtriser le paramétrage de publication d’un custom GPT
Mise en pratique : Diffuser le chatGPT créé à une audience restreinte
Évaluation individuelle des acquis (QCM), Bilan et feedback des participants,
quiz de validation de l’atteinte des objectifs de la formation
Eric Melounou – Consultant & Formateur Data Marketing
+15 ans de consulting et formation data analytics
CEO agence Data4Biz,
Co-fondateur du réseau de consultants Conversion Boosters,
Intervenant écoles Supdeweb et Université de Strasbourg,
Membre actif de l’AADF (MeasureCamp)
Références : Credit Mutuel-CIC, Novembre, Infra,
Qpark, Divalto, Burda, OA Nail System, Cuisine Schmidt…
