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PAR339

Analyste de données conversationnelles (Speech & Chat Analytics)
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Analyste de données conversationnelles (Speech & Chat Analytics), le métier
2 heures
IAF87
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  • Comprendre le rôle et les missions clés de l’analyste de données conversationnelles
  • Savoir exploiter les données issues des échanges vocaux et textuels (centre de contact, chatbots, emails)
  • Identifier les tendances, irritants, intentions et émotions à partir des conversations clients
  • Fournir des analyses actionnables pour améliorer l’expérience client, les process et la performance

 

Les fondamentaux de l’Intelligence Artificielle
2 heures
IAF01
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  • Comprendre les principes de base de l’intelligence artificielle et son importance
  • Identifier les opportunités d’application de l’intelligence artificielle dans son domaine d’activité
  • Explorer les outils et techniques fondamentales utilisés en intelligence artificielle
Les applications concrètes de l’intelligence artificielle
2 heures
IAF142
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  • Découvrir les usages concrets de l’IA dans différents secteurs
  • Comprendre comment l’IA améliore les processus et la prise de décision
  • Identifier les opportunités d’intégration de l’IA dans son activité
Analyser vos données grâce à l'intelligence artificielle
2 heures
IAF73
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  • Comprendre comment l’IA transforme l’analyse de données
  • Exploiter ses données pour prendre des décisions éclairées
  • Automatiser l’analyse et le reporting
Speech analytics
2 heures
IAF68
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  • Comprendre les fondamentaux et usages du Speech Analytics
  • Exploiter les conversations clients pour améliorer qualité et performance
  • Intégrer l’analyse vocale IA dans une stratégie relation client
Python : mise en place d’un projet d’intelligence artificielle
2 heures
IAF69
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  • Comprendre les étapes clés d’un projet IA avec Python
  • Manipuler des données et entraîner un modèle simple
  • Structurer un projet IA maintenable et réutilisable
Nettoyer, structurer et préparer les données pour le Machine Learning
2 heures
IAF150
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  • Comprendre pourquoi la qualité des données est essentielle à la performance d’un modèle de machine learning
  • Acquérir les bonnes pratiques pour nettoyer, structurer et transformer des jeux de données bruts
  • Appliquer les étapes de preprocessing adaptées aux différents types de données (numériques, catégorielles, textuelles)
  • Gagner en autonomie dans la phase de préparation des données avant l’entraînement d’un modèle
Les principaux modèles de Machine Learning
2 heures
IAF148
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  • Identifier les grandes familles de modèles utilisés en machine learning supervisé et non supervisé
  • Comprendre leur fonctionnement de base et les types de problèmes qu’ils permettent de résoudre
  • Savoir choisir un modèle adapté à un besoin métier ou à un type de données
  • Développer une culture technique suffisante pour collaborer efficacement avec des experts data
Mettre en œuvre un projet Machine Learning de A à Z
2 heures
IAF149
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  • Comprendre les étapes clés de conception, de développement et de déploiement d’un projet machine learning
  • Savoir structurer une démarche projet en data science en lien avec un besoin métier concret
  • Identifier les outils, méthodes et compétences nécessaires à chaque phase du cycle de vie
  • Adopter une approche rigoureuse, itérative et éthique dans la mise en œuvre d’un modèle prédictif
Séance de coaching ciblée
1 heure
PRT48
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  • Régler votre problématique grâce à une séance de coaching ciblée
  • Déclencher un ou plusieurs déclics au sein de vous-même pour progresser
  • Comprendre l’apport du coaching et de la maïeutique, en le vivant soi-même.
Entraînement intensif
1 heure
PRT02
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  • Approfondir un ou des aptitudes vues précédemment
  • Découvrir des points non encore vus lors des premières séances sur un sujet
  • S’entraîner à l’utilisation des techniques et outils et constituer un suivi du parcours
Certification de votre parcours
1 heure
PRT00
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  • Valider les connaissances et la méthodologie acquises durant le parcours
  • Se perfectionner, prendre de la valeur dans son domaine, son métier
  • Obtenir de la reconnaissance sur le marché du travail
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