Nos domaines de formation :

Formation Big Data, Data Science, Machine Learning, leur impact dans l’entreprise

4,4 / 5
Séminaire
Durée : 2 jours
Réf : BMD
Prix  2018 : 1910 € H.T.
Pauses et déjeuners offerts
  • Programme
  • Participants / Prérequis
  • Intra / sur-mesure
  • avis vérifiés
Programme

La révolution numérique est rendue possible par l'explosion du volume des données échangées au sein et en dehors des entreprises. Cette révolution a permis l'apparition de nombreux nouveaux usages et nous n'en sommes qu'au début. Sans entrer dans le détail de la technique ni des aspects architecturaux ou des modèles de données, ce séminaire vous présentera une vision d'ensemble de l'impact que peuvent avoir le Big Data, la Data Science et le Machine Learning sur les nouveaux modèles d'entreprise.

Objectifs pédagogiques

  • Découvrir les fondamentaux du Big Data, de la Data Science et du Machine Learning
  • Evaluer en quoi les données prennent une position prédominante dans les nouveaux business models
  • Comprendre le rôle de la Data Science au sein de l'organisation et de la gouvernance de l'information
  • Présenter les enjeux des usages que représentent le Machine Learning, le Deep Learning et les impacts organisationnels
  • Justifier l'ouverture du SI vers l'extérieur, tant en collecte de données qu'en fourniture
PROGRAMME DE FORMATION

Historique et contexte de l'explosion des usages autour des données

  • La révolution numérique est en route ... poussée par un tsunami informationnel !
  • Quelles sont les grandes briques fonctionnelles et techniques de la gestion du patrimoine informationnel ?
  • Qu'est ce que le Big Data ? Définition et périmètre général.
  • Un peu d'histoire sur les origines et l'explosion du Big Data.
  • Le Big Data n'est pas une mode et s'inscrit dans la révolution numérique comme le carburant de l'innovation.
  • Le Big Data : les grands usages actuels.
  • Quelques grandes notions technologiques à retenir et comment surnager parmi tous ces acronymes techniques.
  • Quelle cohabitation entre les différentes générations de système de gestion des données ?
  • Quel futur pour toutes ces solutions et usages ? Quel est le niveau de maturité à date ?

Echanges
Réflexion collective sur la révolution numérique.

Le Big Data, la Data Science, la Machine Learning, l'IA

  • Créer et améliorer les facultés de l'entreprise grâce aux Big Data.
  • Les grandes briques applicatives au service du Big Data dans l'entreprise.
  • De l'analyse statistique à la Data Science : quels profils, pour quels bénéfices ?
  • Les principales déclinaisons de l'Intelligence Artificielle.
  • L'Intelligence Artificielle dans l'analyse prédictive.
  • Le Machine Learning ou la capacité d'apprentissage par la machine.
  • Apprendre par le traitement de masse de l'information recueillie : le Deep Learning.
  • L'Intelligence Artificielle, le Machine Learning et le Deep Learning : quels enjeux pour nos sociétés ?

Echanges
Réflexion collective sur l'évolution de le Big Data, de la Data Science, du Machine Learning et l'Intelligence Artificielle.

La gestion du patrimoine informationnel et le pilotage de la valeur

  • La place des données dans la révolution numérique.
  • La place de la donnée dans les modèles d'entreprise disruptifs.
  • La valeur des données au coeur des enjeux métiers.
  • Peut-on connaître et piloter la valeur de son patrimoine informationnel ?
  • Quel est le risque d'infobésité ? Comment s'en prémunir ?
  • Les opportunités de monétisation de l'information.
  • Comment installer une culture de la donnée dans l'entreprise ?
  • Le poids et le coût de la qualité des données du patrimoine géré par l'entreprise.
  • L'apport de valeur par les données touche tous les métiers de nos clients.

Etude de cas
Etude de cas sur l'analyse de la valeur de la donnée.

Les acteurs du Big Data et les enjeux organisationnels associés

  • Organisation, rôles et gouvernance : les nouveaux modèles à l'heure du Big Data.
  • Pourquoi les silos organisationnels sont un frein majeur à l'exploitation des données et comment y remédier ?
  • La Data Science : adapter les profils de statisticiens aux nouveaux enjeux.
  • Les spécialistes des nouveaux domaines et leurs méthodes de travail.
  • Les thématiques de mise en œuvre de la gouvernance des données.
  • Les acteurs de la gouvernance de la donnée.
  • Les acteurs en charge de la qualité de la donnée.
  • Quelles sont les grandes tendances règlementaires autour de la gestion des données et comment les aborder ?

Démonstration
Démonstration de l'importance de la gouvernance des données.

Le Big Data étendu

  • La place de l'entreprise dans son écosystème de données.
  • Les données à la frontière de l'entreprise (DMP).
  • Les données fournies par des partenaires : réseaux sociaux...
  • L'Internet des objets (IoT) ou comment rendre son entreprise sensible aux nouveaux usages.
  • L'Open Data et ses apports dans l'analyse de données : nouvelles données, enrichissement, croisement de données.
  • L'émergence des chatbots ou l'automatisation de fonctions d'interface clients : quels impacts dans nos organisations ?
  • L'expérience client augmentée, levier de la transformation digitale des entreprises.
  • La fourniture de données comme nouvelle source de revenus.
  • Les données, carburant de l'innovation métier.

Démonstration
Démonstrations sur l'innovation basée sur le Big Data, la Data Science et le Machine Learning.

Les notions pour aller plus loin et quelques pistes pour se lancer

  • Quels sont les risques à ne pas prendre en compte la gestion du patrimoine informationnel ?
  • Les grandes tendances autour de la Data pour les trois années à venir.
  • Les solutions technologiques : Big Data et Machine Learning.
  • Mode d'emploi pour lancer une initiative Big Data.
  • Les techniques du Big Data : tour d'horizon.
  • Les métiers, fonctions et rôles autour de la donnée : la synthèse et les différents niveaux de mise en œuvre.
  • Pourquoi les entreprises se lancent-elles dans le Big Data ?
Participants / Prérequis

» Participants

Dirigeants d'entreprise, directeurs financiers, responsables métier, responsables maîtrise d'ouvrage, DSI, responsables informatiques, consultants, auditeurs, informaticiens.

» Prérequis

Aucune connaissance particulière.
Intra / sur-mesure
Programme standard     Programme sur-mesure
Oui / Non

Vos coordonnées

Avis vérifiés
picto avis vérifiés
David B. 14/06/2018
4 / 5
introduction ( généralité peut -être un peu trop long vs le sujet principal de la formation)

Karim H. 14/06/2018
4 / 5
très intéressant . parfois les discussions sont philosophiques ( c est peut etre le sujet qui le veut). plus de temps sur le comment

Laurent R. 14/06/2018
4 / 5
peut être intéressé par plus d'explications des mécanismes d'IA et moins par les exemples applicatifs

Benoît L. 14/06/2018
4 / 5
très intéressant dommage de ne pas avoir eu le temps de voir le début du chapitre 5

Gilbert S. 14/06/2018
5 / 5
INTERVENANT DYNAMIQUE MAITRISANT BIEN SON SUJET

Michel S. 14/06/2018
5 / 5
bonne formation, contenu riche, uses cases très intéressants.

Bruno B. 14/06/2018
5 / 5
formation très intéressante avec une illustration pour beaucoup de cas concrets-permet de bien comprendre le principe de big data et du machine loasming

Laurent C. 14/06/2018
5 / 5
très intéressant pour avoir une vue large de l'ecosystem big data /ai et des cas d'exemples

Abdellah K. 14/06/2018
5 / 5
très belle introduction de la data support difficilement réutilisable post formation

Hector L. 15/03/2018
4 / 5
Très bon contenu et bien organisé. J'étais déjà au courant sur le contenu de la 1ere journée.la deuxième journée m'à apporté beaucoup plus

Katia M. 15/03/2018
5 / 5
Le formateur capte bien l'attention, très riche en USE CASE concret, aide a se projeter dans notre activité. Approche technologie suffisante pour la 1ere approche. Approche projet utile pour démarrer une mise en pratique

Guillaume G. 15/03/2018
5 / 5
J'ai apprécié la diversité du contenu du business CASE a l'implémentation technique en passant pas les grands concepts du machine Learning. Le support de cours est riche est intéressant
Avis client 4,4 / 5

Les avis client sont issus des feuilles d’évaluation de fin de formation. La note est calculée à partir de l’ensemble des avis datant de moins de 12 mois.

Dates de sessions

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PARIS

Horaires

Les cours ont lieu de 9h à 12h30 et de 14h à 17h30.
Les participants sont accueillis à partir de 8h45.
Pour les stages pratiques de 4 ou 5 jours, les sessions se terminent à 15h30 le dernier jour.
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