Description
Cette formation sur l’intelligence artificielle et la gestion des données vise à fournir aux participants une compréhension approfondie des concepts clés et de leur interconnexion. Elle aborde des thèmes tels que la collecte et le nettoyage des données, l’analyse prédictive, ainsi que l’utilisation d’outils d’IA pour améliorer la prise de décision stratégique. Destinée aux professionnels souhaitant intégrer l’IA dans leurs processus, la formation inclut des ateliers pratiques et des études de cas, tout en abordant les enjeux de sécurité et de protection des données.
Objectifs
- Comprendre les principes fondamentaux de l’intelligence artificielle et de la gestion stratégique des données
- Explorer les différentes applications de l’IA dans la gestion et l’analyse des données
- collecter, nettoyer et préparer les données pour une analyse efficace
- Maitriser les techniques d’apprentissage automatique et d’analyse prédictive pour la prise de décision stratégique
- utiliser des outils d’IA et des plates-formes d’analyse de données
- Développer une stratégie d’implémentation de l’IA pour améliorer la gestion des données et les processus décisionnels de l’entreprise
Récapitulatif
Public
Toute personne souhaitant intégrer l’intelligence artificielle pour optimiser la gestion et l’exploitation stratégique des données dans leur organisation
Prérequis
Connaissance de base des concepts de gestion des données et des statistiques
Familiarité avec les principes de base de l’apprentissage automatique et de l’analyse de données
Expérience professionnelle dans un domaine lié à la gestion des données ou à la prise de décision stratégique
Méthodes et modalités pédagogiques
Formation réalisée en Présentiel, Distanciel ou Dual-Learning selon la formule retenue.
Moyens et supports pédagogiques
Mise à disposition d’un poste de travail sur nos formations en Présentiel.
Mise à disposition de nos environnements de visio sur nos formations en Distanciel
Remise d’une documentation pédagogique numérique pendant la formation
La formation est constituée d’apports théoriques, d’exercices pratiques et de réflexions
Dans le cas d’une formation sur site Entreprise, le client s’engage à avoir toutes les ressources pédagogiques nécessaires (salle, équipements, accès internet, TV ou Paperboard…) au bon déroulement de l’action de formation conformément aux prérequis indiqués dans le programme de formation
Modalités de suivi et d'évaluations
Auto-positionnement des stagiaires avant la formation
Émargement des stagiaires et formateur par 1/2 journée
Exercices de mise en pratique ou quiz de connaissances tout au long de la formation permettant de mesurer la progression des stagiaires
Auto-évaluation des acquis de la formation par les stagiaires
Questionnaire de satisfaction à chaud et à froid à l’issue de la formation
Programme détaillé
L’intelligence artificielle et à la gestion des données
- Concepts fondamentaux de l’intelligence artificielle (IA) et de la gestion des données
- Interconnexion et importance stratégique
- Analyse du rôle crucial de l’IA dans l’amélioration des processus décisionnels grâce à une gestion efficace et stratégique des données
Collecte et nettoyage des données
- Techniques de collecte de données
- Méthodes modernes de collecte de données
- Méthodes de nettoyage et de préparation des données
- Techniques de nettoyage et de préparation des données pour assurer leur qualité et leur pertinence dans les applications d’IA
Analyse des données et apprentissage automatique
- Principes de base de l’analyse de données
- Principes fondamentaux de l’analyse de données, y compris les méthodes d’exploration et de visualisation
- Apprentissage automatique et algorithmes d’IA
- Focus sur les algorithmes utilisés pour extraire des insights à partir des données
Analyse prédictive et modélisation de données
- Techniques d’analyse prédictive et de modélisation des données
- Techniques avancées pour la prédiction et la modélisation des données
- Utilisation d’outils d’IA pour la prédiction et la modélisation
- Outils et plateformes d’IA populaires utilisés pour faciliter l’analyse prédictive et la modélisation des données
- Exercices pratiques : analyser de données avec Python et des bibliothèques populaires (pandas, numpy, etc.)
Applications de l’IA dans la gestion stratégique des données
- Application de l’IA dans différents secteurs d’activité
- Impact de l’IA sur la gestion stratégique des données, avec des insights
- Avantages et défis de l’utilisation de l’IA pour la gestion des données
- Bénéfices et obstacles à surmonter lors de l’implémentation de solutions d’IA dans la gestion des données
Protection des données et sécurité
- Principes fondamentaux de la protection des données : confidentialité, intégrité et disponibilité
- Stratégies de sécurité pour les données sensibles
Stratégies d’implémentation de l’IA
- Développement d’une stratégie d’implémentation IA
- Guide pour élaborer une feuille de route stratégique
- intégrer efficacement l’IA dans les processus de gestion des données et de prise de décision
- Planification des ressources et des étapes clés de mise en œuvre