Format : Stage pratique
Niveau Acculturation
 
 
 
 
Répartition du temps : 75% exposés
10% pratique
15% échanges

La formation en détails

Description

La révolution numérique est rendue possible par l'explosion du volume des données échangées au sein et en dehors des organisations. Elle a notamment permis l'apparition de nombreux nouveaux usages, et nous n'en sommes qu'au début.

Si vous souhaitez faire le tri entre mythes et réalités autour des mots à la mode tels que l'Intelligence Artificielle, la Data Science, et le Machine Learning, cette formation vous donnera les clefs de lecture d'un nouveau monde data-driven.

Elle vous présentera une vision d'ensemble de l'impact que peut avoir la Data Science sur l'organisation actuelle et les enjeux de ce type de projets.

Objectifs

  • Découvrir le monde de la Data Science et le vocabulaire du data scientist
  • Appréhender les origines de la Data Science et du big data
  • Identifier les grandes familles de problèmes de Data Science
  • Se sensibiliser aux problématiques d'un projet Data Science jusqu'à l'industrialisation

Public cible

  • Dirigeant
  • Directeur financier
  • Responsable métier
  • Manager
  • Consultant
  • Auditeur
  • Analyste

Prérequis

Aucune connaissance particulière.

Modalités pédagogiques

Formation avec apports théoriques, échanges sur les contextes des participants et retours d'expérience pratique du formateur, complétés de démonstrations et de mises en situation.

Profil du formateur

Toutes nos formations sont animées par des consultants-formateurs expérimentés et reconnus par leurs pairs.
 

Modalités d'évaluation et de suivi

L'évaluation des acquis se fait tout au long de la session au travers des ateliers et des mises en pratique. Une évaluation à chaud sur la satisfaction des stagiaires est réalisée systématiquement en fin de session et une attestation de formation est délivrée aux participants mentionnant les objectifs de la formation, la nature, le programme et la durée de l'action de formation ainsi que la formalisation des acquis.
 

Programme détaillé

BIG DATA ET IA : UNE RÉVOLUTION QUI EN CACHE UNE AUTRE ?
Savoir définir le Big Data par rapport aux 3 V (Volume, Vitesse et Variété)
Le changement pour le business : coût du stockage, puissance de calcul,etc
Le levier business : la Data Science, et par extension le Machine Learning, est un des leviers de la révolution Big Data

BIG DATA, DATA SCIENCE, MACHINE LEARNING ET IA
S’entendre sur les différents termes : définitions des experts OCTO
Introduction au machine learning, entraîner automatiquement une machine en optimisant une fonction coût
Illustration : exemple d’un algorithme simple

"BESTIAIRES" DU MACHINE LEARNING, VUE D’ENSEMBLE DES ALGORITHMES
Apprentissage supervisé
  • Linéaire
  • Ensembliste
  • Un mot sur le deep learning

Apprentissage non supervisé

L’ENJEU ACTUEL DE LA DATA SCIENCE : L’INDUSTRIALISATION
Méthodologie Data Science : illustration au travers d’un use case
Organisation, rôles et gouvernance
L'ouverture du SI vers l'extérieur tant en collecte de données qu'en fourniture : les nouveaux process
Définir son équipe
Retours d’expérience

CLÔTURE DE LA JOURNÉE
Retour d’expérience
Questions/Réponses
Évaluation de la session
3.50 / 5

Satisfaction moyenne des participants

Sur la base de 4 avis, collectés en fin de formation durant les 12 derniers mois.

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