Acculturation en data science

OBJECTIFS DE LA FORMATION 🎯

• Comprendre le cycle de vie de la donnée : Explorer les nouvelles pratiques liées aux Big Data.

• Identifier et comprendre le potentiel de la Data Science pour votre organisation.

• Avoir un regard critique sur les enjeux actuels liés à l’IA, y compris ses défis éthiques et sociaux.

DURÉE ⏳
1 jour

PRÉREQUIS 📝

• Un minimum de 3 ans d’expérience professionnelle dans une fonction managériale.

• Aucun autre prérequis n’est nécessaire.

PUBLIC VISÉ 👥

• Responsables des systèmes d’information (DSI, responsables informatiques, chefs de projet, managers).

• Responsables des nouvelles technologies souhaitant se former aux outils de gestion des Big Data et de la Data Science, avec une approche business et éthique.

PROGRAMME DÉTAILLÉ 📚

Module 1 : Contexte et Enjeux 🌍📊

• Explosion de la production des données : comprendre la croissance exponentielle des données.

• Masse de données grandissante : défis et opportunités.

• Réflexion sur la culture data de l’entreprise.

• Sources de données : diversité et complexité.

• Données inexploitées : identifier le potentiel caché.

Module 2 : Présentation du processus Data 🔄📂

• Introduction au processus Data : étapes clés.

• Processus itératif : approche agile pour la gestion des données.

• Les métiers dans la Data : rôles et responsabilités.

Module 3 : Retour d’Expérience 🏥💡

• Data Quality – Santé : études de cas dans le secteur de la santé.

• Data Quality Factory par l’IA : amélioration de la qualité des données grâce à l’IA.

• STM – Technologie : retours d’expérience sur des projets technologiques.

Module 4 : Machine Learning et Data Visualization 🤖📈

• Machine Learning :

  • Advanced Analytics : cas d’usage et principes du Machine Learning.

  • Principe du Machine Learning : comprendre les bases.

• Data Visualisation :

  • Outils modernes pour une analyse agile.

  • Panorama de l’écosystème : exploration des outils disponibles.

Module 5 : Exploitation des Data/Big Data 🚀📊

• Cycle de vie de la donnée : collecte, stockage, nettoyage, analyse, visualisation, modélisation prédictive, classification et segmentation.

• Architectures : présentation de Hadoop, Cloud et outils associés.

• Structurer son business model de la donnée : stratégies pour maximiser la valeur des données.

• QCM module : évaluation des connaissances acquises.

Module 6 : Identifier et comprendre le potentiel de la Data Science 🧠📊

• Pratiques des sciences de données en entreprise : méthodes, approches et tendances futures.

• Construire et gérer une équipe de Data Science :

  • Gestion d’une équipe DataOps : agilité, Scrum, squads, outils de gestion de projet, CI/CD.

  • Formation continue : importance de la montée en compétences.

• Cas d’usage en entreprise : bénéfices et enjeux.

• QCM module : évaluation des connaissances acquises.

Module 7 : Considérations de sécurité, réglementaires et éthiques 🔒📜

• Cadre réglementaire et éthique de l’utilisation de l’IA et des données en entreprise.

• Impacts et enjeux en termes de :

  • Ressources humaines : gestion des équipes et des compétences.

  • Méthodes de travail : adaptation aux nouvelles technologies.

  • Impacts environnementaux : responsabilité écologique.

MODALITÉS D’ÉVALUATION 📊

• En début de formation :
  Test de positionnement 🧠 pour évaluer les connaissances initiales des participants.

• Pendant la formation :
  Tests de formation 📝 pour valider l’acquisition des connaissances.
  Pédagogie adaptée aux adultes : participation active, mises en situation, exemples concrets et échanges interactifs au sein du groupe.
  Application pratique des concepts théoriques à travers des exercices et des études de cas.

• En fin de formation :
  Test de fin de formation 🎓 pour valider les connaissances acquises.
  Remise d’une attestation de fin de formation 📜 à chaque participant.

Cette formation offre une vision complète des enjeux et des opportunités liés aux Big Data et à la Data Science, en intégrant une approche business, éthique et réglementaire pour une gestion responsable des données. 🌟