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

4,7 / 5
Séminaire
Durée : 2 jours
Réf : BMD
Prix  2019 : 1960 € 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, le Machine Learning, l'IA

  • Créer et améliorer les facultés de l'entreprise grâce au 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 du Big Data, de la Data Science, du Machine Learning et de 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
Étude 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-ils 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 dans le cas de 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

Demande de devis intra-entreprise
(réponse sous 48h)

Vos coordonnées

En cochant cette case, j’atteste avoir lu et accepté les conditions liées à l’usage de mes données dans le cadre de la réglementation sur la protection des données à caractère personnel (RGPD).
Vous pouvez à tout moment modifier l’usage de vos données et exercer vos droits en envoyant un email à l’adresse rgpd@orsys.fr
En cochant cette case, j’accepte de recevoir les communications à vocation commerciale et promotionnelle de la part d’ORSYS Formation*
Vous pouvez à tout moment vous désinscrire en utilisant le lien de désabonnement inclus dans nos communications.
* Les participants inscrits à nos sessions de formation sont également susceptibles de recevoir nos communications avec la possibilité de se désabonner à tout moment.
Avis vérifiés
picto avis vérifiés
MEKAWY E. 27/06/2019
4 / 5
Manque d'exercices concrets ou de participations, de brainstorming.

ROC D. 27/06/2019
5 / 5
Le support papier n'est pas adapté. Il manque une synthèse papier pour pouvoir se remémorer l'essentiel plusieurs mois après. Le support informatique n'était pas téléchargeable sur Orsys. La version informatique fournie finalement par mail n'est que la version pdf du support papier : aucune animation ou lien internet ne fonctionne.

Jean F. 13/05/2019
5 / 5
partage d'examples

Christian B. 13/05/2019
5 / 5
Le contenu répondait tout-à-fait à mes attentes: pas trop technique mais suffisament pour bien comprendre ce qui se cache derrière Big Data, l'utilisation qui en est faite, les besoins mais aussi les contraintes et les pièges associés à un projet. L'instructeur était très claire dans ses explications: toujours très bien reliées à des exemples et des cas concrets.

patrick R. 13/05/2019
5 / 5
Excellent déroulé, densité et logique de présentation. Excellente balance entre les différents sujets. Excellent phrasé, precision et qualité de présentation de l'intervenant. Une des meilleures formations suivie depuis 30 ans chez GE

CLERCQ 13/05/2019
5 / 5
Très bonne formation

DENIS R. 13/05/2019
5 / 5
Sujet passionnant pour les concepts discutés et complexe. exemples discutés très parlant _ partie technique réservée aux specialistes ayant touché aux bases de données

michel L. 04/04/2019
4 / 5
Très bien et le petit groupe permet adaptation au besoin

Jean-Clair M. 04/04/2019
4 / 5
Vue d'ensemble très intéressante, bcp d'illustrations et d'exemples concrets. La culture générale du formateur est très importante et contribue à cette qualité

Bosvin 04/04/2019
5 / 5
Super présentation et très interactive. Merci

patrice D. 04/04/2019
5 / 5
Très complet. Permet d'avoir une bonne vision du sujet. Formateur passionnant.

alain L. 04/04/2019
5 / 5
Très intéressant

Severine B. 21/03/2019
4 / 5
Illustration permettant de comprendre même pour les non techniciens

Baptiste R. 21/03/2019
5 / 5
Mieux d'avoir un résumé de la formation en papier et numérique plutôt que l'impression de chaque slide. ça fera également des économies en papier

Kanj 21/03/2019
5 / 5
Fort intérêt de découvrir ce domaine. Desir en fin de formation d'aller plus loin. Très bon survol du domaine des big data et de ses applications. Formateur très pédagogue

Sébastien B. 21/03/2019
5 / 5
Très bon niveau technique Bonne sélection des exemples Surveiller la gestion des interventions / commentaires

Victoire B. 21/03/2019
5 / 5
Très bien, beaucoup d'exemples, très intéressant. J'aurais bien aimé avoir également des exemples "AI for good" en plus des exemples assez alarmistes sur l'IA pour contrebalancer les informations

François S. 21/03/2019
5 / 5
Animateur dynamique, intéressant qui connait bien son sujet et sait gérer un groupe. Contenu passionnant

Eric A. 13/12/2018
4 / 5
Très bon animateur connaît bien son sujet avec bcp d'exe pratiques

habiba C. 13/12/2018
4 / 5
Répond à mes besoins à savoir prendre connaissance des bons pratiques de la méthode big data et machine learning à travers des cas d'usage.
Avis client 4,7 / 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.

Pour vous inscrire

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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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