Intelligence artificielle et Gestion Stratégique des Données
Descriptif de la formation
Cette formation intensive sur deux jours explore le mariage de l'intelligence artificielle (IA) et de la gestion stratégique des données dans le contexte professionnel. Les participants découvriront comment l'IA peut transformer la manière dont les entreprises collectent, analysent, interprètent et utilisent les données pour prendre des décisions stratégiques. À travers des études de cas, des démonstrations pratiques et des sessions interactives, les participants acquerront une compréhension approfondie des concepts fondamentaux de l'IA et de la gestion des données, ainsi que des compétences pratiques pour appliquer ces connaissances dans leur environnement professionnel.
À la fin de cette formation, les participants seront équipés des connaissances et des compétences nécessaires pour intégrer efficacement l'intelligence artificielle dans la gestion stratégique des données de leur entreprise, améliorant ainsi leur capacité à prendre des décisions informées et à rester compétitifs sur le marché.
Les objectifs
Les prochaines sessions
Nous consulter pour connaître les prochaines sessions
En quelques mots...
Public
Toute personne souhaitant intégrer l'intelligence artificielle pour optimiser la gestion et l'exploitation stratégique des données dans leur organisation
Pré-requis
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 Moyens pédagogiques
Formation réalisée en présentiel ou à distance selon la formule retenue
Nombreux exercices pratiques et mises en situation, échanges basés sur la pratique professionnelle des participants et du formateur, formation progressive en mode participatif. Vidéoprojecteur, support de cours fourni à chaque stagiaire
Modalités de suivi et d'évaluations
Feuille de présence émargée par demi-journée par les stagiaires et le formateur
Exercices de mise en pratique ou quiz de connaissances tout au long de la formation permettant de mesurer la progression des stagiaires
Questionnaire d’évaluation de la satisfaction en fin de stage
Auto-évaluation des acquis de la formation par les stagiaires
Attestation de fin de formation
Informations pratiques
Accessibilité , modalités et délais d'accès
Programme mis à jour le 28/06/2024
Programme détaillé
INTRODUCTION A L'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE ET A LA GESTION DES DONNEES
- 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 DONNEES
- 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 DONNEES 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 PREDICTIVE ET MODELISATION DE DONNEES
- 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 DONNEES 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 STRATEGIQUE DES DONNEES
- 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 DONNEES ET SECURITE
- 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.
STRATEGIES D'IMPLEMENTATION 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.