Description
Ce programme de formation vise à introduire les participants aux concepts fondamentaux de l'intelligence artificielle (IA) et de la gestion des données, en soulignant leur interconnexion et leur importance stratégique. Il aborde des thèmes tels que la collecte et le nettoyage des données, l'analyse des données, l'apprentissage automatique, ainsi que l'analyse prédictive. Les participants apprendront également à utiliser des outils d'IA et à développer des stratégies d'implémentation. Ce programme s'adresse aux professionnels souhaitant améliorer leurs compétences en gestion des données et en IA pour optimiser les processus décisionnels.
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
- Apprendre à collecter, nettoyer et préparer les données pour une analyse efficace
- Découvrir les techniques d'apprentissage automatique et d'analyse prédictive pour la prise de décision stratégique
- Acquérir des compétences pratiques pour 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
Introduction à l'intelligence artificielle et à la gestion des données
- Définitions et concepts clés: Présentation des concepts fondamentaux de l'intelligence artificielle (IA) et de la gestion des données, mettant en lumière leur interconnexion et leur importance stratégique.
- Importance de l'IA dans la gestion stratégique des données: 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: Exploration des méthodes modernes de collecte de données, incluant les sources de données et les pratiques recommandées.
- Méthodes de nettoyage et de préparation des données: Présentation des 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: Introduction aux principes fondamentaux de l'analyse de données, y compris les méthodes d'exploration et de visualisation.
- Introduction à l'apprentissage automatique et aux algorithmes d'IA: Aperçu des concepts clés de l'apprentissage automatique, avec un 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: Exploration des techniques avancées pour la prédiction et la modélisation des données, avec des exemples concrets d'applications dans divers secteurs.
- Utilisation d'outils d'IA pour la prédiction et la modélisation: Présentation des outils et des plateformes d'IA populaires utilisés pour faciliter l'analyse prédictive et la modélisation des données.
Atelier : Analyse de données avec Python
- Exercices pratiques d'analyse de données avec Python et des bibliothèques populaires (pandas, numpy, etc.): Séance interactive pour mettre en pratique les compétences acquises en utilisant Python pour l'analyse de données, avec des exercices guidés et des cas d'utilisation.
Applications de l'IA dans la gestion stratégique des données
- Études de cas et exemples d'application de l'IA dans différents secteurs d'activité: Présentation d'exemples réels illustrant l'impact de l'IA sur la gestion stratégique des données, avec des insights sur les bénéfices observés et les défis rencontrés.
- Discussion sur les avantages et les défis de l'utilisation de l'IA pour la gestion des données: Échange sur les bénéfices potentiels et les obstacles à surmonter lors de l'implémentation de solutions d'IA dans la gestion des données.
Protection des données et sécurité
- Principes de base de la protection des données: Vue d'ensemble des principes fondamentaux de la protection des données, y compris la confidentialité, l'intégrité et la disponibilité.
- Stratégies de sécurité pour les données sensibles: Exploration des meilleures pratiques et des stratégies de sécurité pour assurer la protection des données sensibles dans les environnements d'IA.
Stratégies d'implémentation de l'IA
- Développement d'une stratégie d'implémentation de l'IA pour améliorer la gestion des données et les processus décisionnels de l'entreprise: Guide pour élaborer une feuille de route stratégique visant à 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: Discussion sur les étapes pratiques pour planifier et mettre en œuvre des initiatives d'IA, en tenant compte des ressources nécessaires et des échéanciers.
Conclusion et perspectives
- Récapitulation des points clés de la formation: Synthèse des concepts clés abordés et des principaux apprentissages tirés de la formation sur l'IA et la gestion des données.
- Discussion sur les tendances émergentes dans le domaine de l'IA et de la gestion des données: Exploration des évolutions futures attendues dans le domaine de l'IA et des implications potentielles pour les entreprises et les professionnels.