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Formation certifiante "Data science et transformation digitale"

Dans la peau d’un consultant en agence de conseil en Data Science, vous réalisez plusieurs missions pour accompagner et conseiller vos clients sur la collecte et l’analyse de données dans des contextes de transformation digitale.
Data science et transformation dgitale

Ce programme vous préparera à :
• Comprendre le rôle stratégique pour l’entreprise de la valeur des données et de l’information
• Maîtriser les enjeux stratégiques, techniques, règlementaires et métiers de la donnée et de l’information
• Développer des techniques de collecte et d’analyses de données et d’informations
• Comprendre l’écosystème technologique nécessaire pour réaliser un projet d’analyses de données
• Appréhender des outils pour collecter et restituer des analyses

• Identifier les enjeux de la Data Science .
• Schématiser le cycle d’un projet Data Science.
• Appliquer les meilleures pratiques en matière de nettoyage et de préparation de vos données avant l’analyse.
• Modéliser un problème de Data Science.
• Collecter des informations auprès d’une population cible
• Collecter des informations lors d’un événement professionnel

• Marketing analyst – Business analyst
• Data analyst
• Responsable CRM Analytics Consumer & Market Knowledge Analyst
• Chef de produit digital
• Digital analyst / web analytics
• Chef de projet big data
• Consultant marketing analytics
• Data mining manager
• Data planner
• Responsable brand réputation
• Responsable Community et social intelligence…

Aucun prérequis n’est nécessaire pour suivre cette formation, elle est accessible à tous.

Méthodologie :
• Une approche innovante articulée autour d’une immersion dans la peau d’un consultant
• Des cas pratiques et des contenus variés : vidéos, activités, podcasts, articles…
• Une pédagogie online flexible qui s’adapte à votre rythme

Support :
• Des sessions Lives pour échanger et partager avec nos experts et les participants
• La mise à disposition d’outils et logiciels pour réaliser les différents modules d’enseignement
• Un accompagnement de proximité par nos équipes pédagogiques et d’experts
• La délivrance d’un double certificat IAE Paris-Sorbonne et de l’école de Guerre économique

• Exercice individuel d’identification de sources sur un sujet imposé, avec enrichissement d’un certain nombre de données en fonction des critères choisis
• Rédaction d’un rapport de synthèse (analyse statistique)
• Évaluation sur un exercice d’interview et le rendu d’une note de synthèse (exercice interview DATA SCIENTIST)
• Exercice d’étude de marché (collecte d’informations sur plusieurs acteurs d’une même activité sur une zone géographique donnée, étude quantitative, étude de la concurrence au choix entre deux exercices en fin de module)
• Exercice de collecte d’informations sur un salon professionnel ( sous réserve des conditions sanitaires, sinon remplacé par collecte d’informations auprès de professionnels d’un métier ou d’un secteur DATA).

Prochaine session : Veuillez nous contacter
Horaires : de 9h00 à 18h00

1 Rue de Bougainville, Paris, France
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François JEANNE-BEYLOT

François JEANNE-BEYLOT

Gérant-fondateur de Troover, Professeur associée

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Jean-Loup Richet

Jean-Loup Richet

Maître de Conférences en Systèmes d'Informations

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Clotilde Coron

Clotilde Coron

Maîtresse de Conférences en Gestion des ressources humaines

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Consultants, auditeurs, analystes, chargés d’étude, chefs de projets ainsi que toutes personnes souhaitant maitriser les enjeux de la collecte de l’analyse de données.

MODULE 1 : Collecte d’informations et OSINT

Dans ce module introductif, les participants se familiarisent avec les concepts de collecte
d’informations. La collecte d’informations est aujourd’hui un savoir-faire indispensable à la gestion de projet, pour comprendre un environnement ou un marché, comme pour mieux percevoir un acteur économique ou même le profil d’un individu.

Objectifs du module :
• Méthode de recherche d’informations sur Internet
• Les moteurs de recherche
• Investigations techniques
• Les bases de données
Activité : Les participants réalisent une collecte d’informations avec un rendu de chaque étape du projet, Mindmapping du questionnement, plan de recherche, dossier de favoris et fiche méthodologique.

MODULE 2 : Code et transformation digitale

Objectifs du module :
• Comprendre les nouveaux enjeux des données pour la transformation digitale
• Connaître comment les données sont gérées, traitées et agrégées dans un système d’information
• Appréhender les fondations techniques du web (structure des données)

Semaine 1 : Les fondamentaux
• Créer, capturer et délivrer de la valeur grâce aux données
• La donnée au cœur de la transformation digitale

Semaine 2 : Évolution des données et des usages
• Les techniques et le futur des usages
• Nouveaux usages des données et enjeux réglementaires

Semaine 3 : Décrire, structurer, échanger et afficher les données (langages XML/HTML et intro à la programmation)
• Les outils nécessaires à la programmation
• Technologies web : XML/HTML et CSS – des prérequis au scraping

Semaine 4 : L’habillage de la donnée sur le web (CSS) : Code, technologies web et projet
• Technologies web (continued) : focus sur CSS
• Mini projet de conception web

Activité : Les participants développent un petit projet web afin de mieux appréhender la logique
de développement, pour le code R ou le scraping via Python

MODULE 3 : Code et transformation digitale

Objectifs du module :
• Comprendre les nouveaux enjeux des données pour la transformation digitale
• Connaître comment les données sont gérées, traitées et agrégées dans un système d’information
• Appréhender les fondations techniques du web (structure des données)

Semaine 1 : Les fondamentaux
• Créer, capturer et délivrer de la valeur grâce aux données
• La donnée au cœur de la transformation digitale

Semaine 2 : Évolution des données et des usages
• Les techniques et le futur des usages
• Nouveaux usages des données et enjeux réglementaires

Semaine 3 : Décrire, structurer, échanger et afficher les données (langages XML/HTML et intro à la programmation)
• Les outils nécessaires à la programmation
• Technologies web : XML/HTML et CSS – des prérequis au scraping

Semaine 4 : L’habillage de la donnée sur le web (CSS) : Code, technologies web et projet
• Technologies web (continued) : focus sur CSS
• Mini projet de conception web

Activité : Les participants développent un petit projet web afin de mieux appréhender la logique de développement, pour le code R ou le scraping via Python

MODULE 4 : Fondations de la data science

Ce module est centré sur les fondations de la data science (analyse et fouille de données massives pour créer de la valeur). Plus précisément, il aborde les techniques les plus basiques d’analyse et de visualisation de données.

Objectifs du module :
• Maîtriser un logiciel de statistiques
• Savoir réaliser des analyses descriptives
• Maîtriser la notion d’inférence statistique
• Savoir réaliser des modèles de régression

Semaine 1 : Les fondamentaux
• Différents niveaux d’utilisation des données
• Différents types de variables
• Les logiciels utilisés
• Statistiques univariées

Semaine 2 : Statistiques bi-variées et construction d’indicateurs
• Les différents types d’indicateurs
• Différentes combinaisons de variables
• L’importance des représentations graphiques

Semaine 3 : les tests statistiques
• Définition d’un test statistique
• Le test du chi2
• Le test Anova
• Le test de corrélation

Semaine 4 : Les techniques de régression
• Le raisonnement « toutes choses égales par ailleurs »
• La régression linéaire multiple
• La régression logistique multiple

Activité : Les participants livrent une première analyse du jeu de données produit dans le module précédent. Ils sont évalués par un QCM.

MODULE 5 : Fondations de la data science

Ce module porte sur les techniques de fouille de données structurées et non structurées. Nous abordons la distinction entre analyses supervisées et non supervisées. Nous utilisons également le logiciel R avec l’interface R Studio.

Objectifs du module :
• Maîtriser des techniques de fouille de données structurées (analyses factorielles et typologiques)
• Maîtriser des techniques de fouille de données non structurées (analyse textuelle)

Semaine 1 : L’analyse exploratoire non supervisée
• L’analyse factorielle
• L’analyse en composantes principales

Semaine 2 : L’analyse typologique
• Les grands principes
• Les différentes méthodes d’analyse typologique

Semaine 3 : Le text mining
• L’analyse lexicométrique
• L’analyse sémantique

Semaine 4 : Quelle méthode choisir pour quel objectif ?
• Rappel de toutes les méthodes vues dans les modules 4 et 5
• Mise en correspondance entre les méthodes et les objectifs poursuivis

Activité : Les participants livrent une analyse approfondie de deux jeux de données, l’un constitué de données structurées, l’autre de données non structurées. L’analyse va produire pour le module 3 faits également partie de ce livrable et est évaluée dans ce cadre. Un système de correction croisée est organisé (chaque étudiant corrige 3 copies) à partir d’une grille de critères prédéfinis.

Formation éligible à plusieurs financements de l’État et de votre entreprise

Formation éligible au CPFMon Compte Formation (CPF)

Le Compte personnel de formation (CPF) permet à toute personne active, dès son entrée sur le marché du travail et jusqu’à la date à laquelle elle fait valoir l’ensemble de ses droits à la retraite, d’acquérir des droits à la formation mobilisables tout au long de sa vie professionnelle. L’ambition du Compte personnel de formation (CPF) est ainsi de contribuer, à l’initiative de la personne elle-même, au maintien de l’employabilité et à la sécurisation du parcours professionnel. Chaque personne dispose, sur le site officiel moncompteformation.gouv.fr d’un espace personnel sécurisé lui permettant de s’identifier sur son CPF.
S’inscrire à la formation avec moncompteformation

Dispositif FNE Formation

Dans le cadre des dispositions gouvernementales liées au covid-19, l’État a mis en place pour les salariés CDI en activité partielle un dispositif de financement afin de faciliter l’accès à la formation et au développement de compétences. Renseignez-vous auprès de nos conseillers sur votre éligibilité et la mise en œuvre de cette offre.

Formation

Sessions :

Prochaine session : Veuillez nous contacter
Horaires : de 9h00 à 18h00

Format :

Prix :

Online Asynchrone
3.500,00

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Sessions

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Horaires : de 9h00 à 18h00

Format
Online Asynchrone
Prix
3.500,00
Ref : EG-CT-202-2-OL-FR-2022/2
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