
Programme de la formation
Partie 1 : Fondamentaux de la Data Science et de l’IA Générative
Comprendre les concepts clés, les opportunités et les limites des technologies.
- Introduction à la Data Science :
- Rôle des données dans la prise de décision
- Outils de base : collecte, nettoyage, visualisation
- IA Générative : Définition et Applications :
- Fonctionnement des LLMs (Large Language Models) comme GPT
- Cas d’usage : génération de contenu, automatisation de rapports, analyse de données
- Limites et Risques :
- Biais algorithmiques, hallucinations de l’IA, consommation énergétique
Partie 2 : Outils et Productivité avec l’IA Générative
Maîtriser les outils pour améliorer l’efficacité opérationnelle.
- Présentation des techniques NLP
- Comprendre et utiliser un RAG
- Ateliers Pratiques avec un LLM
- Prise en main d’un chatbot pour générer des synthèses, automatiser des tâches administratives ou analyser des fichiers Excel/PDF
- Construction d’un outil avancé pour extraire des informations d’un PDF et annoter les passages sources
- Prompt Engineering :
- Techniques pour formuler des requêtes précises et obtenir des résultats pertinents
- Intégration dans les Workflows :
- Automatisation de comptes-rendus, personnalisation de campagnes marketing
Partie 3 : Stratégie de mise en place et cas pratiques
Appliquer la data science à des problématiques concrètes.
- Évaluation des Opportunités :
- Identifier des cas d’usages alignés avec les métiers (ex. service client, R&D)
- Analyse coûts/bénéfices : infrastructure, choix de modèles (open source vs propriétaire)
- Business Models Innovants :
- Réinventer des processus (ex. personnalisation en temps réel, création de produits virtuels)
- Étude de cas : transformation digitale réussie dans un secteur concurrentiel
- Exemples de cas pratiques
- Marketing, cross selling, et segmentation clients
- Détection de draudes, analyse réseau et fraude documentaire
- Analyse de Résiliation (Churn)
- Prédiction de Sinistres : montant et gravité
- Efficience opérationnelle avec traitements avancés des PDF, Word, ppt
Partie 4 : Techniques Data Science en Pratique
Maîtriser le cycle de vie des données.
- Collecte et Stockage : APIs, web scraping, bases de données (SQL vs NoSQL), lac de données (data lake).
- Nettoyage et Préparation : Gestion des valeurs manquantes, normalisation, feature engineering.
- Analyse et modélisation : Méthodes supervisées (régression, classification) vs non supervisées (clustering, PCA).
- Visualisation et communication : Outils (Tableau, Power BI), storytelling data-driven pour convaincre les parties prenantes.
Partie 5 : Construire et Gérer une Équipe Data Science
Structurer une équipe et une culture data-driven.
- Recrutement et Compétences Clés :
- Profils recherchés : data engineers, data scientists, chefs de produit data.
- Tests pratiques pour évaluer les compétences techniques (Python, SQL) et analytiques.
- Gestion de Projet Data :
- Méthodologies (CRISP-DM, Agile), planification des étapes (collecte → déploiement).
- Outils et Stack Technologique :
- Comparatif des solutions open source vs. outils SaaS
- Management et Formation Continue :
- Développer des formations internes, encourager la certification (ex. Google Cloud, Microsoft Azure).