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Formation incontournable

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

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

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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.


Inter
Intra
Sur mesure

Séminaire en présentiel ou en classe à distance

Réf : BMD
Prix : 2030 € HT
  2j - 14h
Pauses-café et
déjeuners offerts




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

À l’issue de la formation, le participant sera en mesure de :
  • 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

Objectifs pédagogiques

Public concerné

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

Public concerné

Prérequis

Aucune connaissance particulière.

Prérequis

Programme de la 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 ?
  • 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 ?
  • 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.
  • 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.

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 ?
  • 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.
  • 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 ?
  • 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 ?


Programme de la formation

Solutions de financement

Selon votre situation, votre formation peut être financée par :
  • Le plan de développement des compétences de votre entreprise : rapprochez-vous de votre service RH.
  • Le dispositif FNE-Formation.
  • L’OPCO (opérateurs de compétences) de votre entreprise.
  • Pôle Emploi sous réserve de l’acceptation de votre dossier par votre conseiller Pôle Emploi.
  • Le plan de développement des compétences de votre entreprise : rapprochez-vous de votre service RH.
  • Le dispositif FNE-Formation.
  • L’OPCO (opérateurs de compétences) de votre entreprise.
  • Pôle Emploi sous réserve de l’acceptation de votre dossier par votre conseiller Pôle Emploi.
Contactez nos équipes pour en savoir plus sur les financements à activer.

Solutions de financement

Avis clients

4,7 / 5
JAWAD N.
14/10/21
5 / 5

Contenu très intéressant. Formateur très pédagogue, explique très bien et illustre avec des exemples très pertinents. Un peu plus de technique dans le contenu serait le bienvenu.
YANNICK L.
14/10/21
5 / 5

Très didactique, bcp d’exemples pour illustrer
MARTIAL S.
14/10/21
5 / 5



Les avis clients 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.


Avis clients

Horaires

En présentiel, les cours ont lieu de 9h à 12h30 et de 14h à 17h30.
Les participants sont accueillis à partir de 8h45. Les pauses et déjeuners sont offerts.
En classe à distance, la formation démarre à partir de 9h.
Pour les stages pratiques de 4 ou 5 jours, quelle que soit la modalité, les sessions se terminent à 15h30 le dernier jour.

Infos pratiques

Dates et lieux

Pour vous inscrire, sélectionnez la ville et la date de votre choix.
Du 7 au 8 décembre 2021
Paris La Défense
S’inscrire
Du 7 au 8 décembre 2021
Classe à distance
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Du 31 mars au 1 avril 2022
Classe à distance
S’inscrire
Du 6 au 7 avril 2022
Paris La Défense
S’inscrire
Du 23 au 24 juin 2022
Paris La Défense
S’inscrire
Du 23 au 24 juin 2022
Classe à distance
S’inscrire
Du 8 au 9 septembre 2022
Classe à distance
S’inscrire
Du 8 au 9 septembre 2022
Paris La Défense
S’inscrire
Du 19 au 20 décembre 2022
Paris La Défense
S’inscrire
Du 19 au 20 décembre 2022
Classe à distance
S’inscrire

Dates et lieux