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Formations Google Cloud Plateform

Formation Google Cloud Platform : ingénierie des données

Optimisez votre infrastructure data pour une performance cloud agile et des décisions éclairées.

Niveau :

Satisfaction de nos apprenants en 2024 : 98%
Taux d’assiduité : 100%

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Éligible aux Financements :
OPCO, Entreprise, France Travail...
Formation non prise en charge par le CPF.

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Contexte de la formation

Vous souhaitez maîtriser l’ingénierie des données sur Google Cloud Platform ? Vous voulez transformer les données brutes en informations exploitables pour accélérer votre carrière ? Vous êtes au bon endroit.

Dans le monde numérique actuel, les données sont devenues un atout stratégique incontournable. Le rôle des data engineers est donc essentiel pour transformer ces données brutes en informations exploitables. Ces professionnels sont capables de redéfinir les infrastructures des entreprises pour gagner en flexibilité et en scalabilité grâce à l’essor du cloud computing, et en particulier de Google Cloud Platform (GCP). Les compétences en data engineering sur GCP permettent non seulement de se démarquer dans son domaine, mais aussi d’accélérer sa carrière. Elles offrent de nombreux bénéfices professionnels, tels que la capacité à répondre aux besoins croissants en gestion et analyse des données dans le cloud. De plus, elles constituent un atout personnel en termes de développement de compétences techniques de pointe.

Maintenant, imaginez-vous devenir un expert certifié en data engineering sur GCP.

Avec Expertisme, Organisme de Formation certifié QUALIOPI, vous pouvez rendre ce rêve réalité. Notre formation Data Engineering sur Google Cloud Platform vous permet d’acquérir une connaissance approfondie des services et outils proposés par Google Cloud Platform, tels que BigQuery, Dataflow, Pub/Sub, et Composer. Vous apprendrez à concevoir et optimiser des pipelines de données robustes, à gérer des volumes massifs de données avec une latence minimale et une haute disponibilité, et à garantir l’intégrité et la confidentialité des données traitées. Votre formateur expert métier vous guidera tout au long de ce parcours, vous donnant les clés pour construire des architectures de données efficaces et pour intégrer des données provenant de sources variées. De plus, la formation est conçue pour être adaptable et efficace, vous permettant de mettre immédiatement en pratique les compétences acquises.

N’attendez plus pour transformer votre carrière. Avec notre formation en data engineering sur Google Cloud Platform, vous vous positionnerez en tant qu’expert dans un secteur en pleine expansion. Vous serez mieux préparé à relever les défis liés à la gestion des données dans des environnements complexes et en constante évolution. De plus, votre entreprise bénéficiera de pipelines de données plus dynamiques et sécurisés, conduisant à des décisions basées sur des données fiables et en temps réel.

Rejoignez-nous dès maintenant et écrivez votre propre succès dans le domaine du data engineering sur Google Cloud Platform. Ne manquez pas cette opportunité unique d’accélérer votre carrière et de devenir un acteur clé de la transformation numérique de votre entreprise.

En résumé

Cette formation Google Cloud Platform vous guide pas à pas pour concevoir, industrialiser et sécuriser des pipelines de données modernes, de la collecte au temps réel, en passant par l’analytique avancée et le machine learning.

Ce que cette formation va réellement changer pour vous :
• Comprendre et concevoir des architectures data modernes sur Google Cloud Platform (data lake, data warehouse, streaming).
• Maîtriser les services clés GCP : BigQuery, Cloud Storage, Dataflow, Dataproc, Pub/Sub, Data Fusion, Cloud Composer, Bigtable, AI Platform, BigQuery ML, AutoML.
• Construire des pipelines de données batch et temps réel robustes, performants et sécurisés.
• Mettre en place des stratégies de gouvernance, de qualité et de sécurité des données sur Google Cloud Platform.
• Acquérir les compétences opérationnelles pour viser la certification Google Cloud Certified – Professional Data Engineer.

À qui s’adresse cette formation ?

Cette formation s’adresse principalement aux développeurs expérimentés dont la responsabilité est axée sur la gestion des transformations de méga données. Ainsi, les profils concernés sont ceux qui œuvrent dans l’extraction, le chargement, la transformation, le nettoyage et la validation des données. Les ingénieurs en données, les architectes de solutions, les analystes de données, les administrateurs de bases de données et les chefs de projet en informatique sont particulièrement concernés par cette formation. De plus, les professionnels qui cherchent à maîtriser les outils et techniques spécifiques à la plateforme Google Cloud pour améliorer leurs compétences actuelles en ingénierie des données peuvent également bénéficier de cette formation. En somme, ce programme est conçu pour tous ceux qui travaillent activement à transformer et à structurer des données complexes pour en faciliter l’analyse et la prise de décision.

Pré-requis

Avoir suivi une formation Google Cloud big data et machine learning ou posséder des connaissances équivalentes. Une bonne compréhension de l’infrastructure de Google Cloud, des services de données et des services d’apprentissage automatique.
Avoir des compétences en langage de requête. Vous devez être à l’aise avec les concepts comme les bases de données SQL, les requêtes de données, et la manipulation de données structurées.
Avoir des compétences en modélisation de données. Vous devez comprendre comment structurer, organiser et stocker des données pour une utilisation optimale.
Avoir des compétences en Python. Vous devez être capable de lire, d’écrire et de comprendre des scripts Python, qui est un langage de programmation largement utilisé en data science et en ingénierie de données.
Avoir des compétences en statistiques. Vous devez être à l’aise avec les principes de base des statistiques, tels que la moyenne, la médiane, l’écart-type, la distribution normale, etc.
Être muni d’un ordinateur relié à Internet, possédant une caméra, un micro et un haut-parleur.

Objectifs

Maîtriser les fondamentaux de l’architecture des données sur la plateforme Google Cloud
Savoir implémenter des pipelines de données efficaces et optimisés sur Google Cloud Platform
Comprendre et appliquer des techniques d’analyse et de visualisation des données avec les outils de Google Cloud
Être capable de concevoir et de mettre en œuvre des stratégies de sécurité pour la gestion des données sur Google Cloud Platform
Acquérir les compétences nécessaires pour passer la certification Google Cloud Certified – Data Engineer.

Programme

1. INTRODUCTION À L'INGÉNIERIE DES DONNÉES
- Exploration du rôle d’un data engineer
- Analyse des défis de l’ingénierie des données
- Introduction à BigQuery
- Compréhension des data lakes et des data warehouses
- Démonstration Federated Queries avec BigQuery
- Comparaison des bases de données transactionnelles et des data warehouses
- Démonstration Recherche de données personnelles dans votre jeu de données avec l’API DLP
- Travail en collaboration avec d’autres équipes de données
- Gestion de l’accès aux données et gouvernance
- Construction de pipelines prêts pour la production
- Étude de cas d’un client Google Cloud Platform (GCP)
- Travaux pratiques : Analyse de données avec BigQuery
2. CONSTRUCTION D'UN DATA LAKE
- Introduction aux data lakes
- Stockage de données et options ETL sur GCP
- Construction d’un data lake à l’aide de Cloud Storage
- Démonstration : Optimisation des coûts avec les classes et les fonctions cloud de Google Cloud Storage
- Sécurisation de Cloud Storage
- Stockage de tous les types de données
- Démonstration : Exécution de requêtes fédérées sur des fichiers Parquet et ORC dans BigQuery
- Cloud SQL en tant que data lake relationnel
- Travaux pratiques : Charger la BDD Taxis dans le Cloud SQL
3. CONSTRUCTION D'UN DATA WAREHOUSE
- Le data warehouse moderne
- Introduction à BigQuery
- Démonstration : Requêtes de Terabits de données en quelques secondes
- Chargement de données
- Démonstration : Interrogation de Cloud SQL à partir de BigQuery
- Exploration des schémas
- Exploration des jeux de données publics BigQuery avec SQL à l’aide de INFORMATION_SCHEMA
- Conception de schémas
- Champs imbriqués et répétés
- Champs imbriqués et répétés dans BigQuery
- Optimisation du partitionnement et du clustering
- Démonstration : Tables partitionnées et groupées dans BigQuery
- Transformation de données par lots et en continu
- Travaux pratiques : Charger des données avec la console et la CLI. Travailler avec les tableaux et les structures
4. INTRODUCTION À LA CONSTRUCTION DE PIPELINES DE DONNÉES PAR LOTS
- Les approches d’intégration EL, ELT et ETL (Extraction, chargement et transformation de données)
- Les considérations de qualité
- Comment effectuer des opérations dans BigQuery
- Démonstration : ELT pour améliorer la qualité des données dans BigQuery
- Les lacunes
- ETL pour résoudre les problèmes de qualité
5. EXÉCUTION DE SPARK SUR CLOUD DATAPROC
- L’écosystème Hadoop
- Exécution de Hadoop sur Cloud Dataproc GCS au lieu de HDFS
- Optimisation de Dataproc
- Travaux pratiques : Exécuter des jobs Apache Spark sur Cloud Dataproc
6. TRAITEMENT DE DONNÉES SANS SERVEUR AVEC CLOUD DATAFLOW
- Cloud Dataflow
- Pourquoi les clients apprécient-ils Dataflow ?
- Pipelines de flux de données
- Templates Dataflow
- Dataflow SQL
- Travaux pratiques : Pipeline de flux de données simple (Python/Java). MapReduce dans un flux de données (Python/Java). Entrées latérales (Python/Java)
7. GESTION DES PIPELINES DE DONNÉES AVEC CLOUD DATA FUSION ET CLOUD COMPOSER
- Création visuelle de pipelines de données par lots avec Cloud Data Fusion
- Orchestration du travail entre les services GCP avec Cloud Composer – Apache Airflow Environnement – DAG et opérateurs
- Démonstration : Chargement de données déclenché par un événement avec Cloud Composer, Cloud Functions, Cloud Storage
- Surveillance et journalisation
- Travaux pratiques : Construire et exécuter un graphe de pipeline dans Cloud Data Fusion (composants, présentation de l’interface utilisateur, construire un pipeline, exploration de données en utilisant Wrangler). Utilisation de Cloud Composer
8. INTRODUCTION AU TRAITEMENT DE DONNÉES EN STREAMING
- Traitement des données en streaming
9. SERVERLESS MESSAGING AVEC CLOUD PUB/SUB
- Présentation de Cloud Pub/Sub
- Travaux pratiques : Publier des données en continu dans Pub/Sub
10. FONCTIONNALITÉS STREAMING DU CLOUD DATAFLOW
- Fonctionnalités streaming de Cloud Dataflow
- Travaux pratiques : Pipelines de données en continu
11 : FONCTIONNALITÉS STREAMING À HAUT DÉBIT BIGQUERY ET BIGTABLE
- Fonctionnalités streaming BigQuery
- Cloud Bigtable
- Travaux pratiques : Analyse en continu et tableaux de bord. Pipelines de données en continu vers Bigtable
12. FONCTIONNALITÉS AVANCÉES DE BIGQUERY ET PERFORMANCE
- Fonctionnalités Analytic Window
- Utilisation des clauses With
- Fonctions SIG
- Démonstration : Cartographie des codes postaux à la croissance la plus rapide avec BigQuery GeoViz
- Considérations de performance
- Travaux pratiques : Optimiser vos requêtes BigQuery pour la performance. Créer des tables partitionnées par date dans BigQuery (optionnel)
13. INTRODUCTION À L'ANALYTIQUE ET À L'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE
- Qu’est-ce que l’intelligence artificielle (IA) ?
- De l’analyse de données ad hoc aux décisions basées sur les données
- Options pour modèles de machine learning (ML) sur Google Cloud Platform
14. API DE MODÈLES DE ML PRÉDÉFINIES POUR LES DONNÉES NON STRUCTURÉES
- Les données non structurées sont difficiles à utiliser
- API ML pour enrichir les données
- Travaux pratiques : Utiliser l’interface de programmation des applications (API) en langage naturel pour classer le texte non structuré
15. BIG DATA ANALYTICS AVEC LES NOTEBOOKS CLOUD AI PLATFORM
- Qu’est-ce qu’un notebook ?
- BigQuery Magic et liens avec Pandas
- Travaux pratiques : BigQuery dans Jupyter Labs sur IA Platform
16. PIPELINES DE PRODUCTION DE MACHINE LEARNING AVEC KUBEFLOW
- Façons de faire du machine learning (ML) sur Google Cloud Platform
- Kubeflow AI Hub
- Artificial Intelligence (AI) Hub
- Travaux pratiques : Utiliser des modèles d’IA sur Kubeflow
17. CRÉATION DE MODÈLES PERSONNALISÉS AVEC SQL DANS BIGQUERY ML
- BigQuery ML pour la construction de modèles rapides
- Démonstration : Entraîner un modèle avec BigQuery ML pour prédire les tarifs de taxis à New York
- Modèles pris en charge
18. CRÉATION DE MODÈLES PERSONNALISÉS AVEC CLOUD AUTOML
- Pourquoi AutoML ?
- Auto ML Vision
- Auto ML Natural Language Processing (NLP)
- Auto ML Tables

Version 5. Mise à jour le 01/01/2026
© EXPERTISME – Groupe SELECT® 2025 Tous droits réservés. Les textes présents sur cette page sont soumis aux droits d’auteur.

Pourquoi choisir EXPERTISME ?

EXPERTISME privilégie une approche 100 % opérationnelle, orientée résultats et adaptée à votre contexte.

Dans cette formation Google Cloud Platform dédiée à l’ingénierie des données, vous êtes accompagné par un Formateur Expert Métier qui pratique au quotidien BigQuery, Dataflow, Pub/Sub, Dataproc, Bigtable, AI Platform, BigQuery ML et l’ensemble de l’écosystème GCP. Chaque concept est immédiatement relié à un cas réel : migration vers un data warehouse cloud, mise en place de flux temps réel, optimisation de coûts, sécurisation de données sensibles, industrialisation de pipelines ML.

• Formateurs Experts Métiers soigneusement sélectionnés, spécialistes du Google Cloud Platform avec plus de 7 ans d’expérience.
• Sessions rythmées par des démonstrations concrètes, des travaux pratiques guidés et des études de cas inspirées de projets en production.
• Pédagogie centrée sur la montée en autonomie : vous repartez avec des réflexes, des patterns d’architecture et des scripts directement réutilisables.
• Capacité à adapter le discours et les exemples à votre niveau (développeur, architecte, analyste, chef de projet) et à vos contraintes techniques (environnement existant, volumétrie, sécurité).
• Accompagnement sur les bonnes pratiques pour préparer la certification Google Cloud Certified – Data Engineer.

Notre mission: vous rendre autonome, efficace et rentable dans l’analyse et l’exploitation de vos données Google Cloud Platform.

Quelle formation est faite pour vous selon votre problématique ?

Vous ne savez pas quelle formation choisir ? Repérez votre situation ci-dessous :

Votre enjeu métier	Formation recommandée	Valeur ajoutée obtenue
Maîtriser l’infrastructure Google Cloud Platform avant de bâtir des architectures data complexes.	Formation Google Cloud Platform - Niveau Avancé : Maîtriser l'Infrastructure Cloud Google	Acquérir une vision solide de l’infrastructure GCP (compute, stockage, IAM, sécurité) pour ensuite déployer des plateformes data robustes et bien intégrées.
Concilier infrastructure, big data et industrialisation d’environnements via Terraform.	Formation Google Cloud Platform - Niveau Avancé : Infrastructure, Big Data et Terraform	Aller plus loin sur l’automatisation de vos environnements data GCP, standardiser vos déploiements et fiabiliser vos plateformes big data avec Terraform.
Optimiser le réseau et la connectivité de vos solutions data dans le cloud Google.	Formation Google Cloud Platform (GCP) - Niveau Avancé : Maîtriser le Networking dans le Cloud Google	Concevoir un réseau performant et sécurisé pour vos flux de données, interconnecter vos systèmes on-premise et cloud, et maîtriser la latence et la disponibilité.
Approfondir le développement, l’analyse de données et la sécurité au-delà de l’ingénierie des données.	Formation Google Cloud Platform - Niveau Expert : Développement, Analyse de Données et Sécurité	Compléter vos compétences de Data Engineer par une maîtrise experte du développement applicatif, de l’analytique avancée et des mécanismes de sécurité GCP.
Industrialiser des APIs et des microservices autour de vos plateformes data GCP.	Formation Google Cloud Platform - Niveau Expert : Gestion et Développement sur Google Cloud avec Apigee et Kubernetes	Apprendre à exposer vos données et modèles via des APIs performantes et sécurisées, et à orchestrer des microservices autour de vos pipelines data avec Kubernetes.

Formation Google Cloud Platform : Ingénierie des Données disponible partout en France

Chaque année, de nombreux professionnels se forment avec EXPERTISME.
Nos Formateurs Experts Métiers interviennent en individuel sur-mesure ou en intra entreprise-sur-mesure régulièrement dans :
• L’un de nos 54 centres à Paris, Lyon, Lille, Bordeaux, Toulouse, Marseille, Nice…
• Directement dans votre entreprise partout en France.
• En distanciel par visioconférence.
• Mais aussi à Toulon, Metz.
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Points forts de la formation

Votre plan pédagogique de formation sur-mesure avec l’évaluation initiale de votre niveau de connaissance du sujet abordé
Des cas pratiques inspirés de votre activité professionnelle, traités lors de la formation
Un suivi individuel pendant la formation permettant de progresser plus rapidement
Un support de formation de qualité créé sur-mesure en fonction de vos attentes et des objectifs fixés, permettant un transfert de compétences qui vous rende très rapidement opérationnel
Les dates et lieux de cette formation sont à définir selon vos disponibilités
Animation de la formation par un Formateur Expert Métier
La possibilité, pendant 12 mois, de solliciter votre Formateur Expert sur des problématiques professionnelles liées au thème de votre formation
Un suivi de 12 mois de la consolidation et de l’évolution de vos acquis.

FAQ – Questions fréquentes sur notre formation

La formation est-elle accessible en distanciel ?
Oui, la formation est disponible en distanciel par visioconférence ce qui vous permet d’enregistrer et de conserver un support vidéo de votre formation en plus du support de formation.
Quel niveau technique est requis pour suivre cette formation Google Cloud Platform : Ingénierie des Données ?
Il est recommandé d’avoir suivi une formation Google Cloud big data et machine learning ou de posséder des connaissances équivalentes. Vous devez comprendre l’infrastructure Google Cloud, les principaux services de données et les services d’apprentissage automatique. Des compétences en langage de requête (SQL), en modélisation de données, en Python et en statistiques de base sont également nécessaires pour tirer pleinement profit de la formation.
Cette formation prépare-t-elle à la certification Google Cloud Certified – Professional Data Engineer ?
Oui. Le contenu couvre les principaux domaines de compétences attendus pour la certification Google Cloud Certified – Professional Data Engineer : conception d’architectures data sur GCP, mise en œuvre de pipelines batch et streaming, gestion de la sécurité et de la gouvernance des données, exploitation de BigQuery, Dataflow, Pub/Sub, Dataproc, Bigtable et des services de machine learning. La formation vous apporte une base solide pour préparer efficacement l’examen.
Y a-t-il beaucoup de travaux pratiques pendant la formation ?
Oui, la pédagogie est résolument orientée pratique. Chaque module est accompagné de démonstrations, d’exercices et de travaux pratiques : construction de data lakes, mise en place de data warehouses BigQuery, création de pipelines Dataflow, orchestration avec Cloud Composer, streaming avec Pub/Sub, analyses avancées dans BigQuery, notebooks AI Platform, BigQuery ML et AutoML. L’objectif est que vous repartiez avec des compétences immédiatement opérationnelles.
Les formateurs sont-ils de véritables experts Google Cloud Platform ?
Nos Formateurs Experts Métiers sont des experts avec en moyenne plus de 7 ans d’expérience. Ils interviennent sur des projets data et cloud en conditions réelles et partagent avec vous leurs retours d’expérience, bonnes pratiques et recommandations pour des mises en production fiables et performantes.

Approche Pédagogique

Approche pédagogique

L’approche pédagogique a été construite sur l’interactivité et la personnalisation : Présentation illustrée et animée par le Formateur Expert, partage d’expériences, études de cas, mise en situation réelle.
Tous les supports sont fournis par support papier, mail ou clé USB à chaque stagiaire.

Méthodologie pédagogique employée :
Chaque formation en présentiel ou en distanciel est animée par un Formateur Expert Métier sélectionné selon ses compétences et expériences professionnelles. Apport d’expertise du Formateur, quiz en début et fin de formation, cas pratiques, échanges d’expérience. Accès en ligne au support de formation.

Méthodes utilisées et évaluation :
Evaluation et positionnement lors de la définition du projet pédagogique avec le(s) stagiaire(s). Un QCM est donné aux stagiaires le dernier jour de la formation pour valider leurs apprentissages. Une correction collective est effectuée par le Formateur. Une évaluation de fin de stage en direct est organisée entre le Formateur et le(s) stagiaire(s) pour recueillir et prendre en compte leurs appréciations. Une attestation de fin de stage est remise aux stagiaires.

Accessibilité

Toute demande spécifique à l’accessibilité de la formation par des personnes handicapées donnera lieu à une attention particulière et le cas échéant une adaptation des moyens de la formation.
Public en situation de handicap, contactez notre référent handicap au 01 42 66 36 42.

Formateur

Nos Formateurs sont des Experts Métiers intervenants sur les prestations inhérentes sur la thématique de la formation. Ils réalisent les audits et co-construisent l’offre et le déroulé de la formation avec l’Ingénieur Pédagogique avant validation par le Responsable Pédagogique. Ils sont sélectionnés pour leurs compétences pédagogiques et leurs expériences dans la formation pour adultes.

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Référence : IT-95227

Durée : 28 heures soit 4 jours

Tarif : 3950€ HT / Personne

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Témoignages
de nos apprenants

« Formation complète sur le social Selling sur LinkedIn.
J’ai apprécié le support de formation très complet et documenté. Formateur extrêmement professionnel à l’écoute des problématiques et des diﬃcultés. »

« La formation m’a apporté une totale satisfaction.
J’ai reçu les informations nécessaires à la mise en pratique du référencement naturel de mon site Internet et les éléments correctifs aux pratiques précédemment utilisées.
Merci au formateur qui est un référenceur de métier. »

« La réunion organisée en amont de la formation a permis de cerner nos attentes et de cibler les besoins.
La formation aux publicités Facebook Ads était donc adaptée et a permis de voir les diﬀérents points attendus. Le formateur était à l’écoute et a répondu à l’ensemble de nos questions.
Il a également pu analyser nos contenus et performances de certaines campagnes et nous conseiller. »

« Très bonne formation à l’usage de Matomo Analytics.
Formateur à l’écoute et très pédagogue.»

« Merci pour la rapidité avec laquelle cette formation LinkedIn Ads a été organisée.
Par ailleurs, tout était clair et très bien expliqué par le formateur. »

« Formation personnalisée et individuelle, très appréciée.
La formation répondait à mes attentes : théorie et pratique.
Guillaume est pédagogue et c'était très intéressant.
J'ai appris beaucoup de choses ! Merci. »

« Merci pour l’ensemble des conseils et pour l'expertise. »

« Très bon formateur, rien à ajouter comme recommendation.
Très bonne formation, toujours à l’écoute »

« Les informations que j’ai reçues étaient très claires et adaptées, je suis tout à fait satisfaite de la formation qui m’a été prodiguée. »

« Formation claire faite sur mesure et formateur qui prend le temps de très bien expliquer. Beaucoup d'exemples fournis en Live. Bravo !»

« Mon besoin a bien été compris et la formation a répondu à toutes mes attentes, le tout dans une bonne ambiance. Un grand merci »

« Très bonne formation, axée très technique, sur les publicités Facebook et Instagram. De très bonnes solutions et astuces apprises, intéressantes à mettre en pratique pour tester. Je reviendrai sûrement vers l'équipe pour la mise en pratique continue de ces solutions »

« Formateur Très dynamique et très à l'écoute des besoins et du niveau de chacun, Merci. Je n'avais pas TikTok jusqu'à ce matin 10H et j'ai réussi à l'issue de cette formation à créer une vidéo. C'est formidable ! »

« Très bonne formation, avec un bon rythme et structuration (explication puis mise en pratique directe à chaque module) »

« Formation d’acculturation au Digital très claire, vivante, parfaitement documentée, et humainement agréable ! »

« Formation à l’initiation aux réseaux sociaux de qualité, directement adaptable dans nos missions. 2 journées très denses mais productives. Pleins d’idées et de conseils à mettre en pratique. »

« Merci à Guillaume pour cette formation en one-to-one qui était idéale pour appréhender le sujet en se focalisant sur le cas pratique qui me concerne. Guillaume a été très pédagogue, à l'écoute de mes demandes et à répondu à mes questions. Ce type de formation se prête parfaitement au distanciel.»

« Tout était correctement organisé, rien à redire. Reste à mettre en pratique. Formateur de grande qualité et très pédagogue. Merci ! »

Des questions
sur notre formation ?

Notre équipe pédagogique se tient à votre disposition pour vous accompagner dans le choix de votre formation individuelle sur-mesure ou intra-entreprise sur mesure.