Analyse en data et ia : diriger des projets de gestion de données

Certification : Concepteur développeur en science des données

Proposée par Quest Education Group

Formation Professionnelle
RNCP 35288
Présentiel
Pas d'apprentissage

Type

Catégorie de la certification

Autre certification inscrite au RNCP

Niveau de sortie

Niveau reconnu si applicable

Bac +3 (Niveau 6 - équivalence européenne)

Prix

Indiqué par l'établissement

3 100 €

Présentation

Cours avec des intervenants professionnels Des replays des cours seront disponibles Accès à une plateforme dédiée à la formation ainsi qu'à des ressources externes (masterclass, atelier employabilité, newsletter interne etc.) Accès au Discord

Formation dispensée en Présentiel à l'adresse suivante :

Localisation & Rattachements

Coordonnées géographiques indisponibles

Objectifs

Traduire les enjeux métiers en problématiques mathématiques/data grâce à une compréhension des besoins propres à chaque projet data afin de pouvoir répondre aux objectifs de l'organisation Maîtriser les technologies les plus récentes et adaptées du marché grâce à de la veille technologique et de la pratique constante pour développer une expertise afin d'être à même de proposer aux directions métiers les solutions les plus adaptées actuellement à une problématique et l'amélioration constante des process de gestion de données déjà en place Définir un cahier des charges, un retroplanning et un budget afin de défendre et détailler aux directions métier un projet data répondant aux besoins de l'organisation Gérer un projet d'analyse et de gestion de données (analyse statistique descriptive, Machine Learning, Deep Learning, Big Data ou non) grâce à l'élaboration d'indicateurs adaptés et de tableaux de bords, afin de faire le suivi et le bilan de l’action, ainsi que de la déclinaison opérationnelle de ses résultats, le tout dans le respect des normes de protection des données utilisateurs définies dans le RGPD Transmettre aux directions métiers le process d'extraction d'informations et d'analyse de données en le vulgarisant afin de soutenir la mise en place d'une stratégie et d'actions futures

Débouchés / Résultats attendus

Obtention du bloc de certification RNCP35288BC06 - Direction de projets de gestion de données

Programme & Référentiel

Projet fil rouge : Analyse des données d’une petite entreprise locale selon la méthode ELT à partir d'une problématique déterminée par l'analyse des besoins de l'entreprise. Première étape - Traduire le besoin : de la parole aux données Traduire les besoins clients en problématiques data Proposer des méthodes et outils appropriées aux problématiques définies Définir un cahier des charges, un rétroplanning et un budget qui permettent de répondre à la problématique de l'entreprise Découvrir les bases de l'IA (types d'IA, exemples d'applications) Comprendre le rôle des données en IA Utiliser des outils en lignes pour tester des Intelligences Artificielles simples Prompt Engineering Traduire des problématiques métiers en besoin IA Apprendre à manipuler des données tabulaires Créer des représentations graphiques pour visualiser les données Utiliser des statistiques descriptives Deuxième étape - Se positionner en tant qu’expert : la bonne techno au bon moment Réaliser un audit de l’existant data Cartographier les flux de données Manipuler des données tabulaires Evaluer la maturité technologique d’une entreprise Anticiper les besoins futurs par la veille technologique Créer des représentations graphiques pour visualiser les données Utiliser des statistiques descriptives Découvrir les premier outils d’analyse de données, notamment Power BI Troisième étape - Concevoir le bon outil : mon app RGPD-Ready Apprendre à créer une base de données Apprendre les requêtes SQL basiques Extraire des informations simples de la base de données Apprendre les bases de la programmation en Python et utiliser les librairies associées Utiliser Streamlit pour créer une application web de visualisation de données Intégrer les recommandations RGPD dans une solution afin de garantir la protection des données du client Créer des agents IA via Langchain Automatiser des process avec Make Incorporer le machine learning au projet Déployer une solution web pour traiter des données Quatrième étape - Communiquer efficacement : un rapport aux petits oignons Apprendre à visualiser des données Apprendre à utiliser des outils comme Power BI ou Google studio pour créer des rapports simples Rédiger un rapport d’analyse et de gestion des données à destination des directions métiers Vulgariser le contenu des documents rédigés afin qu’ils soient compréhensibles et exploitables par les directions métiers. Effectuer une veille technologique régulière afin de faire correspondre son activité aux besoins du marché Mettre en place les recommandations liées à la protection des données telles qu'énoncées dans le RGPD.