Si la data est omniprésente dans les SI de nos organisations, son utilisation pour des prises de décision éclairées et une meilleure organisation opérationnelle est encore rare.
De l’appréhension des grands concepts de la data, à la mise en lumière par la data visualisation, en passant par la mise en place de bonnes pratiques et d’industrialisation, les experts OCTO de la Data et de l’Intelligence Artificielle vous accompagnent pour tirer le meilleur parti des données et adopter une approche data driven de votre activité.
Voir également :
Culture Data
Comme toute transformation d’organisation, adopter une approche data driven ne peut se réussir sans une culture partagée.
Pour appréhender les grands concepts de la data et sensibiliser à son usage et sa gestion, nos experts de la Data et de l’Intelligence Artificielle ont conçu des modules de formations dédiés à l’ensemble des parties prenantes de la donnée.
Voir également :
DSBMD
Sensibilisation à la Data Science et à ses enjeux
Identifier les opportunités de la Data Science dans son organisation
Identifier les opportunités de la Data Science dans son organisation
GENIA
Sensibilisation à l'Intelligence Artificielle générative et à ses enjeux
Identifier les opportunités de l’IA générative dans son organisation
Identifier les opportunités de l’IA générative dans son organisation
FDXDL
Fondamentaux de la Data Literacy
Acquérir et développer une culture Data pour des prises de décision éclairées
Acquérir et développer une culture Data pour des prises de décision éclairées
SGMDM
Master Data : gérer et gouverner efficacement vos données de référence
Améliorer de façon durable la qualité, la maintenabilité et l’accessibilité à vos données de référence
Améliorer de façon durable la qualité, la maintenabilité et l’accessibilité à vos données de référence
Data Science
Discipline située à la croisée des sciences, des mathématiques et de l’informatique, la Data Science s’est largement démocratisée grâce à l’avènement du Big Data , au mouvement Open Source et à l’émergence de solutions low-code. Tirer partie des tendances cachées derrière les données est désormais plus facile que jamais.
Aux côtés de nos Data Scientists et experts du Machine Learning, appropriez-vous les bonnes pratiques de la Data Science et de l’Intelligence Artificielle pour les mettre en œuvre et industrialiser vos projets.
Voir également :
DSFDX
Fondamentaux de la Data Science
S'initier à la pratique de la Data Science et constituer sa première boîte à outils de Data Scientist
S'initier à la pratique de la Data Science et constituer sa première boîte à outils de Data Scientist
DSNVA
Data Science : niveau avancé
Approfondir des concepts avancés de machine learning et enrichir sa boîte à outils de Data Scientist
Approfondir des concepts avancés de machine learning et enrichir sa boîte à outils de Data Scientist
NLPSR
Intelligence Artificielle : Natural Language Processing (NLP) & Speech Recognition
Devenir un expert du langage écrit et parlé avec python
Devenir un expert du langage écrit et parlé avec python
DSETI
Data Science : s’approprier les bonnes pratiques de l'Intelligence Artificielle Responsable
Appréhender les enjeux éthiques et favoriser l'interprétabilité et la vigilance des modèles de Machine Learning
Appréhender les enjeux éthiques et favoriser l'interprétabilité et la vigilance des modèles de Machine Learning
GREAI
Green AI : l’intelligence artificielle responsable
Concevoir des modèles de Machine Learning en visant un équilibre entre performance et frugalité
Concevoir des modèles de Machine Learning en visant un équilibre entre performance et frugalité
DSGDP
Cadrage et pilotage d'un projet de Data Science
Comprendre les spécificités d'un projet de Data Science pour mieux le piloter de la conception au delivery
Comprendre les spécificités d'un projet de Data Science pour mieux le piloter de la conception au delivery
DSARC
Architecture des données : stockage et accès
Appréhender et prendre en main les nouvelles architectures de données : Hadoop, NoSQL, Spark
Appréhender et prendre en main les nouvelles architectures de données : Hadoop, NoSQL, Spark
CVTAG
IA : Computer Vision, traitements, analyses & génération d’images/vidéos
Devenir un expert de la vision par ordinateur
Devenir un expert de la vision par ordinateur
MLOps
Au carrefour de la science des données, de l’ingénierie logicielle et de l’automatisation des processus, le MLOps a émergé comme une discipline essentielle dans l’ère de l’Intelligence Artificielle. Grâce à l’essor du cloud computing, à l’adoption massive de l’Open Source, déployer et gérer des modèles d’apprentissage automatique est désormais plus accessible que jamais.
Aux côtés de nos experts en MLOps, plongez dans les meilleures pratiques pour orchestrer, surveiller et déployer vos modèles de manière efficace et reproductible. Industrialisez vos projets d’Intelligence Artificielle en unifiant les efforts de vos data scientists et de vos développeurs pour créer des pipelines d’apprentissage automatique robustes, tout en maintenant une gouvernance et une traçabilité impeccables.
Voir également :
DSIND
MLOps : industrialisation d’un projet de Data Science
Adopter les bonnes pratiques de développement pour la Data Science
Adopter les bonnes pratiques de développement pour la Data Science
DSIN2
MLOps : mise en production d’un projet de Data Science
Favoriser le déploiement des changements de code, de données et de modèles en production
Favoriser le déploiement des changements de code, de données et de modèles en production
DSIN3
MLOps : Run et évolutivité de modèles de Machine Learning
Savoir garantir la performance du modèle de Machine Learning dans la durée
Savoir garantir la performance du modèle de Machine Learning dans la durée
Data Visualisation
Une fois la donnée nettoyée, traitée et qualifiée, se pose alors la question de la mise en évidence des apprentissages qui en ont été tirés. Bien maîtriser les bonnes pratiques de visualisation de données vont permettre de diffuser et partager avec simplicité les informations clés tirées des données.
La Data Visualisation apporte ici une vision complète des enseignements en permettant la constitution de dashboards et restitutions pour une prise de décision éclairée par les résultats de vos explorations de données.
Voir également :