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PAR345

Responsable des données (Chief Data Officer)
  • Comprendre le rôle stratégique du Chief Data Officer dans la gouvernance de la donnée
  • Définir une vision data au service de la performance, de l’innovation et de la conformité
  • Structurer et piloter des projets de valorisation de la donnée à l’échelle de l’entreprise
  • Accompagner la transformation des organisations vers une culture data-driven
  • 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
  • Identifier les différentes étapes de la chaîne de valeur de l’IA, de la donnée à la valorisation métier
  • Comprendre les acteurs, rôles, compétences et technologies mobilisées à chaque niveau
  • Maîtriser les enjeux stratégiques, techniques et éthiques associés à chaque maillon
  • Utiliser cette vision globale pour piloter des projets IA cohérents et orientés impact
  • Comprendre le rôle central des données dans la réussite d’un projet d’intelligence artificielle
  • Maîtriser les étapes de collecte, de structuration, de stockage et de diffusion des données pour l’IA
  • Identifier les outils et les bonnes pratiques pour garantir la qualité, la sécurité et l’accessibilité des données
  • Organiser une gouvernance efficace pour valoriser les données tout au long du cycle de vie du projet
  • Comprendre comment l’IA peut transformer l’analyse de données
  • Automatiser la collecte, la visualisation et l’interprétation des données
  • Utiliser les bons outils IA pour détecter des tendances et prendre des décisions éclairées
  • Développer une démarche analytique augmentée adaptée à son activité
  • 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
  • Comprendre les principes éthiques fondamentaux à appliquer à l’intelligence artificielle
  • Identifier les cadres juridiques régissant l’utilisation de l’intelligence artificielle dans divers contextes
  • Développer une stratégie pour intégrer l’éthique et la conformité juridique dans les projets d’IA
  • Identifier les principales tendances actuelles de l’IA
  • Comprendre les innovations récentes dans le domaine
  • Analyser les impacts futurs de l’IA sur les secteurs économiques
  • Explorer les enjeux éthiques et sociaux liés à son évolution
  • 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
  • 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.
  • 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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