Formation Product Analyst

Leçon 1 • Cadres de pensée analytique

Enseigne la décomposition structurée des problèmes et la pensée basée sur les hypothèses. Fournit une approche reproductible pour toute question analytique.

Leçon 2 • Le rôle de l'analyste produit défini

Clarifie le périmètre, les responsabilités et le parcours professionnel d'un analyste produit. Établit le contexte professionnel pour toutes les compétences techniques ultérieures.

Leçon 3 • Le cycle de vie du développement produit

Cartographie la manière dont les produits passent de la découverte au lancement et à l'itération. Ancre le travail analytique à chaque étape du cycle de vie.

Leçon 4 • Modèles économiques et création de valeur

Présente les modèles de revenus, les structures de coûts et la manière dont les produits génèrent de la valeur. Ancre la sélection des métriques dans les résultats commerciaux.

Leçon 1 • AARRR et métriques d'engagement

Couvre les métriques d'acquisition, d'activation, de rétention, de recommandation et de revenus pour l'analyse du cycle de vie. Permet la mesure de la performance sur l'ensemble de l'entonnoir.

Leçon 2 • Cadre de la métrique North Star

Enseigne comment identifier une métrique unique qui capture le mieux la valeur apportée par le produit. Connecte la North Star aux métriques d'entrée qui la soutiennent.

Leçon 3 • Hiérarchies d'objectifs et OKR

Explique comment les objectifs de l'entreprise se déclinent en objectifs produit et en métriques individuelles. Relie l'intention stratégique aux résultats mesurables.

Leçon 4 • Documentation et communication des métriques

Couvre la manière de définir, documenter et diffuser les métriques au sein des équipes. Assure une interprétation cohérente et réduit les litiges sur les métriques.

Leçon 1 • Fonctions de fenêtre et CTE

Présente les fonctions de fenêtre et les expressions de table communes pour les requêtes analytiques avancées. Permet les calculs de cohortes, de classements et de totaux cumulés.

Leçon 2 • Agrégations et regroupements

Couvre GROUP BY, HAVING et les fonctions d'agrégation pour résumer les données produit. Permet le calcul de métriques directement en SQL.

Leçon 3 • Syntaxe de requête SQL de base

Enseigne les clauses SELECT, WHERE, ORDER BY et LIMIT pour la récupération de données de base. Construit la base de l'écriture de requêtes pour tout travail SQL avancé.

Leçon 4 • Jointures et requêtes multi-tables

Explique les jointures INNER, LEFT, RIGHT et FULL pour combiner les données de plusieurs tables. Ouvre l'analyse cross-domaine dans les bases de données produit.

Leçon 5 • Bases de l'optimisation des requêtes

Couvre les concepts d'indexation, les plans d'exécution des requêtes et les pièges de performance courants. Garantit que les analystes écrivent des requêtes qui s'exécutent efficacement à grande échelle.

Leçon 1 • Principes de conception de la visualisation

Enseigne les principes perceptuels, la sélection des graphiques et la hiérarchie visuelle pour une communication efficace. Prévent les erreurs courantes de conception de graphiques.

Leçon 2 • Types de graphiques de base pour les données produit

Couvre les graphiques en courbes, en barres, les nuages de points, les entonnoirs et les heatmaps de cohortes les plus utilisés en analyse produit. Associe chaque type de graphique à des questions analytiques spécifiques.

Leçon 3 • Raconter des histoires avec les données

Enseigne la structure narrative pour les présentations de données qui mènent à des décisions. Relie les choix de visualisation à l'histoire analytique racontée.

Leçon 4 • Maintenance et gouvernance des tableaux de bord

Couvre le versionnage, la propriété et les normes d'actualisation des données pour les tableaux de bord de production. Garantit que les tableaux de bord restent fiables dans le temps.

Leçon 1 • Suivi des événements et collecte de données

Explique comment les actions des utilisateurs sont capturées sous forme d'événements et structurées pour l'analyse. Établit la base de données pour toute analyse comportementale.

Leçon 2 • Techniques de segmentation des utilisateurs

Présente la segmentation comportementale, démographique et RFM pour une analyse ciblée. Permet des insights et des décisions produit personnalisés.

Leçon 3 • Analyse de cohorte pour la rétention

Couvre la construction de cohortes et l'interprétation des courbes de rétention pour le comportement à long terme. Distingue la rétention saine des modèles sujets à l'attrition.

Leçon 4 • Analyse des chemins et des flux

Examine les séquences de navigation des utilisateurs pour découvrir les chemins inattendus et les impasses. Informe l'architecture de l'information et les décisions de placement des fonctionnalités.

Leçon 1 • Inférence causale et logique d'expérimentation

Explique pourquoi les expériences randomisées établissent la causalité et quand des alternatives sont nécessaires. Construit la base conceptuelle pour tout travail de test.

Leçon 2 • Compte rendu d'expérience et prise de décision

Enseigne comment présenter les résultats d'expérience et les traduire en décisions de lancement ou non. Boucle la boucle entre l'analyse et l'action produit.

Leçon 3 • Analyse statistique des résultats

Couvre les tests t, le test du chi-deux, les intervalles de confiance et l'interprétation des valeurs p. Permet de tirer des conclusions correctes et défendables à partir des données d'expérience.

Leçon 4 • Formulation d'hypothèses et taille d'échantillon

Couvre la rédaction d'hypothèses testables et le calcul des tailles d'échantillon nécessaires avant le lancement. Prévient les tests sous-dimensionnés et les cycles d'expérimentation gaspillés.

Leçon 5 • Pièges courants de l'expérimentation

Identifie les risques de consultation précoce, les effets de nouveauté, les interférences réseau et le biais de survie. Développe l'œil critique nécessaire pour mener des expériences fiables.

Leçon 1 • Analyse de décomposition et d'exploration descendante

Enseigne la décomposition des métriques composites en composants pour localiser la source du changement. Développe des compétences de diagnostic systématique pour les produits complexes.

Leçon 2 • Intégration des données qualitatives

Couvre les entretiens utilisateurs, les enquêtes et les enregistrements de session comme compléments aux données quantitatives. Ajoute le « pourquoi » derrière les modèles de comportement.

Leçon 3 • Communiquer les résultats aux parties prenantes

Couvre la structuration des rapports analytiques et la présentation des résultats aux responsables produit et commerciaux. Garantit que les insights mènent à des décisions plutôt que d'être ignorés.

Leçon 4 • Cadre d'enquête sur les changements de métriques

Fournit un processus structuré pour diagnostiquer les hausses ou baisses inattendues de métriques. Prévient les conclusions hâtives sans preuves systématiques.

Leçon 1 • Analyse concurrentielle et de marché

Couvre le benchmarking, le dimensionnement du marché et le positionnement concurrentiel en utilisant les données disponibles. Contextualise les métriques internes par rapport au paysage externe.

Leçon 2 • Systèmes de surveillance de la santé produit

Couvre les alertes, la détection d'anomalies et les tableaux de bord opérationnels pour une santé produit continue. Fait passer l'analytique du réactif au proactif.

Leçon 3 • Prévisions et fixation d'objectifs

Présente l'extrapolation de tendances, les prévisions basées sur la régression et la planification par scénarios. Permet aux analystes de fixer des cibles crédibles et de modéliser des futurs.

Leçon 4 • Bâtir une culture analytique

Enseigne comment les analystes influencent les normes de l'équipe autour de la prise de décision basée sur les données. Positionne l'analyste comme un facilitateur stratégique, pas seulement un générateur de rapports.