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Accueil — Analyste de données conversationnelles (Speech & Chat Analytics)

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 bases et les principes fondamentaux de l’intelligence artificielle.
  • Identifier les principales applications de l’IA dans son secteur d’activité.
  • Explorer les outils et usages essentiels de l’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 l’importance de la qualité des données dans les projets de machine learning
  • Maîtriser les principales techniques de nettoyage, structuration et transformation des données
  • Préparer efficacement des jeux de 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 de machine learning et leurs usages
  • Comprendre les différences entre les principaux algorithmes supervisés et non supervisés
  • Savoir choisir un modèle adapté à un besoin métier ou à un type de données
Mettre en œuvre un projet Machine Learning de A à Z
2 heures
IAF149
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  • Comprendre les étapes clés d’un projet machine learning de la donnée au déploiement
  • Structurer une démarche ML alignée avec un besoin métier concret
  • Mettre en œuvre un modèle prédictif de manière rigoureuse et responsable
Séance de coaching ciblée
1 heure
PRT48
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  • Débloquer une situation professionnelle complexe et précise.
  • Apporter un éclairage stratégique sur un enjeu prioritaire.
  • Délivrer un plan d’action personnalisé à fort impact direct.
Entraînement intensif
1 heure
PRT02
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  • Approfondir les aptitudes clés étudiées dans votre parcours.
  • Découvrir des notions complémentaires pour progresser.
  • S’entraîner aux techniques tout en consolidant les acquis.
Certification de votre parcours
1 heure
PRT00
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  • Évaluer l’ensemble du parcours client de votre entreprise.
  • Garantir la conformité de vos services aux normes visées.
  • Délivrer une certification de qualité d’accueil reconnue.
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