Fondamentaux Big Data science & Intelligence Artificielle

Formation de groupe

€1150
940
  • 10 Personnes maximum
  •  
  •  
  •  
Populaire

Formation de longue durée

Nous contacter
  • Formation sur mesure pour vos salariés

    Cognitus étant référencé organisme de formation auprès de l'état Français, vous pourrez bénéficier des aides au financement

Prochaines dates

1 Juillet



15 Juillet

Avantages et bénéfices distinctifs

Les bonnes raisons d’intégrer cette formation

☑️ Formation conçue pour les PME


☑️ L’acquisition d’un savoir-faire pratique pour une mise en œuvre rapide


☑️ Réponse sur mesure et adaptée en temps réel aux besoins exprimés par le marché

☑️ Utilisation de case study business avec mise en situation en temps réel


☑️ Tournée vers la concrétisation de vos projets réels, portée par des formateurs chercheurs internationaux et Dr en Big Data


☑️ Approche stratégique orientée compétitivité internationale des marchés

Type de certification

Cognitus est référencé et Datadocké organisme de formations

Efforts Nécessaires

2 heures par jour recommandé

Modalités

Formation en présentiel. Maximum 20 personnes par session

Niveau

Débutant

Durée

1 jour en moyenne (Variable suivant besoins)

Rythme

8h/ jour sur 1 jour

Langue

Français Cette formation est également proposée en anglais

Planning

Flexible suivant vos disponibilités

Lieu

Dans vos locaux ou Dans les locaux de Cognitus selon votre convenance

Sujets

Écosystème Big Data & AI Pourquoi est-ce essentiel pour votre entreprise de nos jours

Audience

Enthousiastes de la technologie (Profils techniques comme non-techniques) Ingénieurs, Membre d'une équipe SI, Développeurs, Chef de projet, Architectes

Tarifs

940€/jour + TVA pour tout le programme

Contexte et enjeu de la formation

78% des utilisateurs du Big Data dans les entreprises françaises jugent que leur rentabilité, leur prise de décision et leur réponse aux attentes du marché s’améliorent

92% des dirigeants de PME reconnaissent l’impact du bouleversement technologique dans leur secteur d’activité

76% des décideurs estiment que le machine learning contribue efficacement à l’amélioration des processus clients

Objectifs

☑️ Disposer d’un panorama complet de l’écosystème, des principales technologies et solutions associées au Big Data et à l’AI


☑️ Désacraliser le Big Data et l’AI pour obtenir une vision précise du potentiel, des enjeux et de leurs impacts pour les PME de demain


☑️ Créer la connexion entre les données de votre entreprise et les impacts sur vos modèles d’affaires (via des études de cas d’entreprises réelles)

☑️ Identifier les défis liés l’intelligence artificielle (IA) qui changeront les rôles et fonctions des entreprises (compétences internes, nouveaux métiers)


☑️ Aborder les informations essentielles, méthodologies et les compétences nécessaires pour lancer un modèle Big Data & AI


☑️ Savoir modéliser et contourner un problème de Big Data & AI (exemple : manque manque d’information pour l’exécution d’une stratégie)

Profils des PME concernées

A qui s’adresse cette formation ?

 Cette formation est pour vous si …  

Vous vous questionnez sur : 

  • Les impacts stratégiques que peuvent avoir le Big Data et l’intelligence artificielle sur votre marché ?
  • Les avantages que ces outils innovants peuvent représenter sur l’évolution de votre chiffre d’affaires ?
  • Le type d’informations pertinentes que la maîtrise de la donnée et de l’IA permet d’obtenir pour faciliter vos prises de décisions stratégiques

Vous souhaitez : 
Comprendre, appréhender et concevoir les enjeux du Big Data et de l’intelligence artificielle pour l’intégrer dans vos modèles d’affaires.

Vous êtes un Directeur Général, un Décideur stratégique, un DSI
Ou Un membres de : 

  • Comité exécutifs de la Directions générales
  • Directeurs techniques, chefs de projets, architectes, consultants, administrateurs de bases de données, ingénieurs systèmes et réseaux, développeurs
  • Direction du développement
  • Direction distribution
  • Direction stratégie
  • Direction innovation
  • Direction marchés
  • Direction des systèmes d’information

Votre PME évolue dans l’assurance, les mutuelles, les institutions de prévoyance, le courtage, la bancassurance, l’assistance.

Programme détaillé de la formation

  • Définition du Big Data et l’Intelligence Artificielle (Qu’est-ce que le Big Data ? AI ?)
  • Origines du Big Data et de l’Intelligence Artificielle (Quel est le raisonnement Systèmes Distribués ?)
  • Le Big Data et Intelligence Artificielle : évolution actuelle (Où nous mène la tendance ?)
  • Cas Pratique appliqué à votre secteur

 

Objectif : Dissiper la confusion liés aux différents termes, rôles et niveaux de dépendance de la science de la donnée

  • Enjeux et bénéfices de cette nouvelle technologie (Que peut-on en espérer ?)
  • Bénéfices à attendre de la mise en place d’une stratégie de data (Quel type d’entreprise réussi dans le domaine ?)

 

Objectif : Dissiper la confusion liés aux différents termes, rôles et niveaux de dépendance de la science de la donnée

  • Comprendre comment gérer les informations (Qu’est-ce qu’une plateforme Big Data ?)
  • Intégration, indexation et stockage des données Big Data.
  • Introduction aux architectures big data.- Traitement des données en continu via le Data Streaming .
  • Présentation des informations via la Data Visualization (Comment présenter mes données pour une meilleure lisibilité ?)

Objectif : Considérer l’accès aux informations via des modèles et des stratégies d’affaires

  • Techniques de Data Science
  • Apprentissage Automatique et Algorithmes (supervisés, non-supervisés)
  • Outils utilisés par les Data Scientists
  • Mise en production des modèles Data Science
  • Rôle des Data Engineers dans l’industrialisation de la Data Science
  • Quels sont les outils et techniques de la Data Science utiles à l’Intelligence Artificielle ?
  • IA et Data Science sont-ils synonymes ?
  • Cas Concret : Watson de IBM.
  • Cas Concret : Élections Présidentielles.
  • Cas Concret : Détection de Fraudes d’Assurances.
  • Cas Concret : Détection des Pannes des trains.
  • Utilisation des méthodes prédictives pour automatiser les points clés de son business
  • Liens entre Big Data et marketing
  • Case Studies : Exemples d’applications réussies en entreprise

Objectif : voir ce qui se fait de mieux dans votre secteur et par fonction d’affaires

  • Définir les méthodes, techniques et outils pour cadrer, suivre et penser sa stratégie Big Data
  • Identifier, sélectionner et prioriser les acteurs de son organisation à impliquer pour gérer les projets Data
  • Surmonter les problématiques liées aux nettoyage des données avant leur exploitation.
  • Faire du Machine Learning et tirer profit des données une fois qu’elles sont standardisées et prêtes à l’exploitation.
  • Études de cas : Nos retours d’expériences B2G, B2B, B2C

Prochaines dates

1 Juillet



15 Juillet
Fermer le menu