Cas Clients
FORMATION : Sous le capot de la Data Science
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Data science & IA
Divers
Objectifs

Comprendre les principes clefs de la data sciences

Contenu Pédagogique

Section 1 : L'histoire de l'analytics

  • L'évolution du stockage et du traitement des données
  • Du comptage des briques à la gestion des données

 

Section 2 : Du data management à l’intelligence artificielle

  • Concepts clefs du data management : collecte & modélisation des données
  • Les enjeux de la visualisation
  • Analytics avancé & facteur de succès
  • Machine learning & l’intelligence artificielle

Cette section est illustrée par de nombreux cas d'applications concrètes: Chatbot, Attribution & contribution, Predictif & maintenance prédictive, Identification de pattern, Réseau de neuronnes ...

 

Section 3: Benchmark des outils marché de data visualisation

 

Section 4 : Prise de hauteur sur les architectures fonctionnelles et les organisations d’entreprise autour de la data science

 

Méthode pédagogique

Nos méthodes mettent l’accent sur des retours terrain (insights marché et cas d’usage illustrés), organisés autour d’une colonne vertébrale d’apports théoriques

 

Keynotes et apports théoriques

Objectif : Partager un vocabulaire et des principes généraux tant métiers que techniques

 

Cas d'usages illustrés

Objectif : Impliquer les participants en les projetant dans leur quotidien, en tant qu’employés ou consommateur

 

Insights acteurs du marché

Objectif : Donner une vision sur les acteurs et chiffres essentiels de l’écosystème

Destinataires

Public cible : Direction Digitale & techniques

 

Jusqu’à 6 participants

Format

Durée : 3 heures

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