Fermer
  • Accueil
  • Data
  • Business Analytics, Data Science et DataViz : optimisez l’utilisation de la donnée

Formation Business Analytics, Data Science et DataViz : optimisez l’utilisation de la donnée

  • Data
  • Formation détaillée
Méthodes, algorithmes, organisation et outils
Durée
Tarif
2197 € / pers. HT
Durée
Tarif
2197 € / pers. HT

Formation Business Analytics, Data Science et DataViz : optimisez l’utilisation de la donnée

Prix
2197€ / pers. HT

Objectifs

  • Comprendre les nouvelles tendances, écosystèmes et enjeux Big Data
  • Illustrer comment les données peuvent améliorer la performance de l’entreprise
  • Déchiffrer les démarches Data Science et Data Visualization
  • Acquérir une compréhension globale pour engager la transformation de votre activité

Programme

1 – Le déluge des données et comment en tirer parti

  • L’émergence de nouvelles sources de données
  • De nouvelles technologies pour maîtriser ce volume – coûts de stockage, puissance de calcul, parallélisation
  • Le modèle des grands du web – culture de la mesure et souplesse technologique

2 – Définitions et cas d’usage métier

  • Définitions (Business Intelligence, Business Analytics, Big Data, Data Visualisation, Data Science & Intelligence Artificielle)
  • La donnée comme avantage concurrentiel – clé d’amélioration des processus, au cœur de nouveaux produits, commercialisation
  • Exemples de cas d’usage industriels (relations clients, anti-fraude, maintenance prédictive, analyse de texte & d’images)

3 – Méthodologie d’analyse de données

  • Le processus CRISP-DM – de la compréhension à l’exploitation de la donnée
  • Une approche itérative expérimentale, proche d’une démarche de recherche
  • Des compétences clés à maîtriser (bases de données, architecture informatique, statistiques & probabilités, Machine Learning)

4 – Préparation de la donnée

  • Collecte de la donnée via des formats divers et variés
  • Une qualité de données souvent insuffisante
  • Stockage de la donnée (Data Warehouse et Data Lake)
  • Gouvernance & RGPD – objectifs, grand principes et conséquences

5 – Infrastructure et outils informatiques

  • Boîte à outils data
  • Une infrastructure orientée données et usages – architecture, ingestion, stockage et calcul distribué
  • Les solutions cloud – promesses des solutions d’Amazon Web Services, Google Cloud Platform et Microsoft Azure

6 – Rappels de statistiques et probabilités

  • Notions de base – série statistique, variable aléatoire discrètes et continues, médiane / moyenne / écart-type
  • Corrélation vs. Causalité

7 – Modélisation, algorithmes, évaluation

  • Les différentes problématiques du Machine Learning
  • Démarche Data Science dans un cadre supervisé – classification & régression, évaluation des modèles, sous/sur-apprentissage
  • Algorithmes classiques dans un cadre supervisé – régressions linéaire & logistique, Support Vector Machine, Arbre de décision, Forêt aléatoire
  • Apprentissage non supervisé – utilisation de l’algorithme K-Means

8 – Data Visualisation

  • Pourquoi visualiser – le pouvoir de la Data Visualisation
  • Comment visualiser – choix du message et de l’encodage
  • Outils et technologies

9 – Démarche projet

  • Démarche globale
  • Proof-of-Concept
  • Industrialisation – les grandes étapes précédant l’industrialisation
  • Mettre un modèle en production

10 – Réussir sa transformation par la donnée

  • Une organisation pour innover par la donnée – centralisation vs. décentralisation, interne vs. externe
  • Data Lab, une cellule transverse avec des rôles et responsabilités
  • Recrutement – les profils types
  • Facteurs de succès

Ce programme a été mis à jour le 9 juillet 2024.

Afficher plus

À qui s’adresse
cette formation ?

Public

Direction informatique ; Directions métier ; Data Management.

Prérequis

Aucun.

Osez vous former à l’excellence

  • Un décryptage des tendances
  • Une « Bubble Care » d’exception
  • Partager avec ses pairs
  • Des espaces premium

Animateur

Le mot de l'animateur

« Le Big Data et l’Intelligence Artificielle sont des éléments essentiels de la nouvelle vague digitale mise en mouvement par l’utilisation avancée de la donnée. Cette formation vous donne des bases larges et solides pour appréhender ces nouveaux types de sujets. Vous comprendrez la méthodologie pour traiter vos données, les algorithmes de Machine Learning ainsi que les techniques de visualisation. »

Modalités

Méthodologie pédagogique

Cette formation concrète et pragmatique est illustrée par de nombreux exemples pratiques issus d’une expérience et d’un savoir-faire acquis sur de nombreux projets de taille variée au sein d’établissements et d’entreprises de différents secteurs. Support de cours téléchargeable en début de formation.

Méthodologie d’évaluation

Le stagiaire reçoit en amont de la formation un questionnaire permettant de mesurer les compétences, profil et attentes du stagiaire. Tout au long de la formation, les stagiaires sont évalués au moyen de différentes méthodes (quizz, ateliers, exercices et/ou de travaux pratiques, etc.) permettant de vérifier l'atteinte des objectifs. Un questionnaire d'évaluation à chaud est soumis à chaque stagiaire en fin de formation pour s’assurer de l’adéquation des acquis de la formation avec les attentes du stagiaire. Une attestation de réalisation de la formation est remise au stagiaire.

Osez vous former à l’excellence

Une vision globale pour réussir sa transformation
Un environnement propice
à la réflexion
Des opportunités de networking pour s’enrichir
Des espaces premium pour des formations d'exception

À qui s’adresse
cette formation ?

Public

Direction informatique ; Directions métier ; Data Management.

Prérequis

Aucun.

Autres formations sur le même thème