Programme de la formation
Impact Big Data, Data Science, Machine Learning en entreprise

• Introduction : L'ère des données et ses défis

  - Définition du Big Data : Volume, Vélocité, Variété, Véracité, Valeur
  - Panorama des technologies clés : Cloud, IoT, IA
  - Enjeux et opportunités pour les entreprises : Compétitivité, Innovation, Nouveaux modèles d'affaires

• Fondamentaux du Big Data : Stockage et Traitement

  - Architectures Big Data : Data Lakes, Data Warehouses, Pipelines
  - Technologies de stockage : Hadoop HDFS, NoSQL (Cassandra, MongoDB)
  - Outils de traitement distribué : Apache Spark, Apache Flink

• Concepts Clés de la Data Science

  - Définition et rôle du Data Scientist en entreprise
  - Cycle de vie typique d'un projet Data Science
  - Statistiques descriptives et inférentielles pour l'analyse de données

• Préparation et Exploration des Données

  - Collecte et intégration de données hétérogènes
  - Nettoyage et transformation des données (ETL, ELT)
  - Visualisation interactive des données : Outils et bonnes pratiques

• Introduction au Machine Learning : Apprentissage Supervisé

  - Définition et types d'apprentissage Machine Learning
  - Algorithmes de classification : Régression logistique, Arbres de décision
  - Algorithmes de régression : Linéaire, Polynomiale

• Machine Learning : Apprentissage Non Supervisé et Avancé

  - Algorithmes de clustering : K-Means, DBSCAN
  - Réduction de dimensionnalité : PCA
  - Réseaux de neurones et Deep Learning : Introduction

• Impact et Applications Concrètes en Entreprise

  - Cas d'usage sectoriels : Marketing, Finance, Santé, Industrie 4.0
  - Optimisation des processus et aide à la décision
  - Personnalisation de l'expérience client et nouveaux services

• Stratégie, Éthique et Tendances Futures

  - Gouvernance des données, RGPD et conformité éthique
  - Construire une stratégie Data-Driven pour son organisation
  - Les prochaines évolutions : IA générative, Edge AI, Quantum Computing