Big Data et IA : situer les architectures, préparer les données et cadrer un projet
Deux jours pour comprendre ce qui se joue entre la collecte des données et le modèle qui les exploite
- Certifié Qualiopi
- 2 jours — 14 h
- Présentiel ou à distance
- Fondamental
- Finançable OPCO
Les données s'accumulent dans des systèmes qui ne se parlent pas : exports de l'ERP, fichiers de journalisation, tableurs de service. Chaque nouvelle demande d'analyse relance la même discussion sur la fiabilité des chiffres, et les projets d'intelligence artificielle s'enlisent avant même d'avoir démarré.
Ces 14 heures donnent une vue d'ensemble sans exiger de bagage technique. Le participant apprend à situer les briques d'une architecture de données, à distinguer les traitements par lots des traitements en continu, à évaluer la qualité d'un jeu de données et à cadrer un premier cas d'usage réaliste dans son périmètre.
Objectifs pédagogiques
- Situer les briques d'une architecture de données et leur rôle respectif
- Distinguer les traitements par lots des traitements en continu
- Évaluer la qualité et la complétude d'un jeu de données
- Identifier les cas d'usage d'apprentissage automatique adaptés à ses données
- Cadrer un premier projet en tenant compte des contraintes de collecte
Programme de la formation
Avant la formation
Analyse du besoin et test de positionnement. Vos réponses sont partagées avec votre formateur afin d'adapter la formation à votre niveau et votre contexte professionnel.
D'où viennent réellement les données
- Typologie des données structurées et non structurées
- Collecte depuis les applications métier et les capteurs
- Notions de volume vitesse et variété
- Coût du stockage et durée de conservation
Entrepôts lacs et chaînes de traitement
- Entrepôt de données et lac de données
- Chaînes d'extraction et de transformation
- Traitement par lots et traitement en continu
- Catalogue de données et gestion des métadonnées
Ce qui conditionne la fiabilité du modèle
- Valeurs manquantes doublons et ruptures de format
- Normalisation et mise en cohérence des référentiels
- Échantillonnage et biais de collecte
- Documentation des transformations appliquées
Cadrer avant de modéliser
- Familles de modèles et données qu'elles exigent
- Critères de faisabilité d'un cas d'usage
- Rôles à mobiliser autour du projet
- Protection des données personnelles et traçabilité
- Indicateurs de réussite définis avant le lancement
Après la formation
E-learning accessible en illimité dans le temps. Évaluation de niveau afin de suivre votre progression.
Les points forts
Les avis de nos apprenants
Prochaines sessions
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À qui s'adresse cette formation ?
Responsables de service chefs de projet analystes et décideurs confrontés à des volumes de données croissants.
Financer cette formation
Mon Pôle Formation est un organisme certifié Qualiopi au titre des actions de formation. À ce titre, cette formation est éligible aux principaux dispositifs de financement de la formation professionnelle.
Le plan de développement des compétences regroupe l'ensemble des actions de formation décidées par l'employeur. Votre OPCO prend généralement en charge les coûts pédagogiques, et parfois la rémunération, les frais de transport, de repas et d'hébergement.
Tous les salariés peuvent en bénéficier, quels que soient la nature et la durée de leur contrat. Rapprochez-vous de votre service RH ou formation : nous montons le dossier avec vous.
Vous versez chaque année une Contribution à la Formation Professionnelle. Elle ouvre droit à une prise en charge par votre fonds d'assurance formation : FIFPL, AGEFICE, FAFCEA, VIVEA ou OPCO selon votre activité.
Nous préparons pour vous le devis, le programme détaillé et l'attestation nécessaires au dossier.
Selon votre projet professionnel, France Travail peut financer tout ou partie de la formation via l'Aide Individuelle à la Formation. Le dossier se construit avec votre conseiller à partir de notre devis.
Vous pouvez régler la formation directement, en une fois ou jusqu'à 6 fois sans frais. Contactez un conseiller pour définir l'échéancier : 01 87 66 57 66.
Questions fréquentes
Elle vise le cadrage : situer les briques d'une architecture de données et leur rôle, distinguer les traitements par lots de ceux en continu, puis identifier les cas d'usage adaptés à ses propres données. Elle s'adresse à des responsables et des chefs de projet, non à des profils de développement.
Le plus souvent dans la qualité et la complétude des données collectées, rarement dans le choix des outils. La formation apprend à évaluer un jeu de données avant d'envisager un traitement, étape qui détermine si un cas d'usage d'apprentissage automatique est réaliste.
Leur origine, leur fréquence de mise à jour, leur niveau de détail et les contraintes de collecte qui pèsent dessus. La formation part de ces éléments pour construire un cadrage réaliste, car un projet lancé sans cette connaissance se heurte à la collecte plutôt qu'à la modélisation.