L’opportunité data
pour vos étudiants.
L’emploi des juniors baisse, l’IA va l’accélérer. La bonne nouvelle : l’IA fait aussi baisser la barrière technique. Apprenez à vos étudiants les fondamentaux data — toutes expertises métier (marketing, supply, finance, gestion, sciences, recherche).
data-driven (McKinsey)
vs profils métier seuls (APEC, Hays)
(pas de datasets théoriques)
toute l’année
Formats d’intervention
⚡ Atelier Data 4h
Introduction pratique aux outils data métier
- Contexte : pourquoi la data en PME
- Démo Looker Studio en direct
- Séance SQL sur Practice Lab
- Q&R avec le formateur
🎓 Atelier Data 8h
Immersion complète — cas métier de bout en bout
- Diagnostic données d’une PME fictive
- Construction d’un dashboard Looker Studio
- Requêtes SQL sur cas Finance + Ops
- Livrable : dashboard groupe à présenter
📚 Programme semestriel
Partenariat sur un semestre complet
- 4 à 6 séances de 2h espacées
- Progression SQL du SELECT au JOIN
- Accès Practice Lab toute l’année
- Cas métier adapté à votre cursus
Ce que vos étudiants apprennent
Lire des données comme un expert métier
Identifier les KPIs qui comptent, distinguer ce qui est signal de ce qui est bruit. Pas de statistiques, de la logique métier.
Looker Studio — dashboard décisionnel
Connecter une source, construire une vue, partager un reporting. Les outils qu’ils utiliseront dès le premier jour en entreprise.
SQL fonctionnel — les 20% qui font 80%
SELECT, GROUP BY, JOIN. Sur des cas Finance, Ops et Marketing réels. Pas un cours magistral — des problèmes à résoudre.
Travailler avec des données imparfaites
En PME, les données ne sont jamais propres. On apprend à faire des décisions avec ce qu’on a — une compétence rare.
Pourquoi CK Labs
Pourquoi vos étudiants en bénéficient
Taux d’embauche augmenté
Les profils métier qui maîtrisent SQL + dashboarding entrent plus vite et passent plus souvent devant les profils à compétence pure. La double compétence métier × data est l’axe de recrutement n°1 des grandes entreprises en 2026.
Uplift salaire dès le premier poste
+15 à 25% en moyenne sur les salaires d’embauche pour les profils data-driven vs profils métier seuls (APEC, Hays). Différence visible dès le stage long ou le premier CDI.
Facteur différenciant fort en entretien
"Je sais écrire une requête SQL sur un cas réel" change la donne dès la 2ème question RH. Permet de sortir du peloton des juniors indécidables sur la donnée.
Exemples concrets d’application
Marketing : attribution multicanal. Supply : prévision stocks. Finance : suivi de trésorerie. RH : people analytics. Recherche : pipeline données expérimentales. Tous secteurs, toutes expertises.
Gains pour l’entreprise qui recrute vos diplômés
Économies IT
Moins de dépendance à l’équipe data centrale, moins de sollicitations IT pour des exports basiques. Un profil métier autonome sur ses requêtes libère les data engineers pour les sujets à forte valeur.
Flexibilité et réactivité
Décisions métier en heures plutôt qu’en semaines. L’analyste métier qui sait interroger la base ne passe plus par 3 tickets à relancer.
Gains de temps mesurables
15 à 25% de temps récupéré sur les tâches récurrentes (reporting hebdo, consolidation mensuelle, analyses ad-hoc). Temps réinvesti sur l’analyse à valeur.
KPIs pilotage business plus précis
Reporting adapté au métier réel plutôt qu’aux templates IT. Décisions basées sur la bonne maille, le bon périmètre, la bonne exclusion. La cause n°1 de mauvais arbitrage business disparaît.
Discutons d’un partenariat
Tarif partenaire académique — adapté à votre budget et votre format. Réponse sous 48h.
Christopher Klein — Head of Data & Analytics chez Sephora · hello@cklabs.io