Formation Big Data , Data Science et Machine Learning : enjeux

Notre formation Big Data, Data Science et Machine Learning vous permettra de développer une vue d’ensemble des concepts clés autour de la donnée. Au cours d’une journée, vous découvrirez leurs enjeux pour la société et les entreprises, la manière dont les données peuvent être exploitées ainsi que les solutions existantes pour y parvenir. Via des discussions, des démonstrations et une mise en pratique, vous serez ensuite capable de débattre et d’approfondir ces sujets, ainsi que d’appréhender la mise en œuvre de projets data en entreprise.

Objectifs pédagogiques

Comprendre et différencier les concepts présentés : Big Data, Data Science, Machine Learning, etc

Comprendre les apports et enjeux des concepts évoqués

Connaître les types de solutions techniques et méthodologiques possibles pour une application de ces concepts en entreprise

Appréhender la mise en œuvre d’un projet Data Science

A qui s’adresse cette formation ?

Public

Tous

Prérequis

Aucun.

Programme de formation

Introduction : l’explosion de la donnée

L’importance de l’information dans l’évolution du numérique
Les moyens permettant de gérer le patrimoine informationnel (briques fonctionnelles et techniques)
Introduction au Big Data : définition, origine, évolution, grands usages
Définitions et comparaison des grandes notions technologiques
Les systèmes de gestion de données d’hier et d’aujourd’hui peuvent-ils collaborer ?
L’avenir possible de toutes solutions et pratiques

Big Data, Data Science et Machine Learning

Contribuer à l’évolution de l’entreprise avec le Big Data
Les solutions existantes pour le Big Data en entreprise
Comprendre et différencier l’analyse statistiques, la Data Science et le Data Mining
Comprendre et différencier le Machine Learning et Deep Learning
Vocabulaire et technologies liés à ces différents domaines
Enjeux et perspective d’avenir pour tous ces concepts
Exemples de cas pratiques : Débats sur les enjeux des différents sujets présentés, démonstration et/ou test d’outils.

Data science : comprendre la mise en œuvre d’un projet par la pratique

Les phases et intervenants pour un projet de Data Science
Intégration d’un projet de Data Science dans les divers processus en entreprise
Approches méthodologiques (CRISP-DM, itération, …)
Conseils et retours d’expériences pour un projet Data Science réussi
Démonstration et mise en pratique sur un jeu de données via une solution accessible de tous
Exemples de cas pratiques : récupération de tweets au sujet d’une entreprise, nettoyage de données en text-mining, stockage de données, etc.

En apprendre davantage sur Big Data, Data Science et Machine Learning : concepts et enjeux pour l’entreprise

Avec l’avènement du numérique, les nombreux usages qui lui sont associés produisent d’importants volumes de données, plus communément appelés Big Data. Cette nouvelle source d’informations, en croissance permanente, implique de nouveaux enjeux pour la société en général et pour les entreprises plus particulièrement. Plus qu’un buzz, la valorisation de la donnée est aujourd’hui presqu’une nécessité tant sur les plans stratégiques qu’économiques ou techniques.

Ce monde data-driven ouvre finalement les portes à de nouvelles pratiques dont les objectifs résident dans la collecte, la compréhension, l’analyse et la mise à profit de ces volumes de données dans les stratégies de l’entreprise. Des pratiques telles que la Data Science, le Machine Learning, le Deep Learning ou encore le Data Mining s’inscrivent dans cette révolution numérique autour de la donnée.

Au cœur de ces transformations, il est important pour les entreprises de cerner les enjeux et même d’intégrer la data dans ses processus, dans ses projets d’évolution. Cette formation aborde donc les concepts clés et présente ce nouveau modèle d’entreprise afin d’envisager ou de mieux comprendre les impacts et enjeux autour de la donnée.