Maîtriser l'analyse avancée des données d'entreprise : techniques et outils performants

Formations complémentaires

Maîtriser l'analyse avancée des données d'entreprise : techniques et outils performants

Cette formation s'adresse aux professionnels ayant déjà une expérience en analyse de données qui souhaitent franchir un cap qualitatif. Elle combine théorie et mise en pratique immédiate avec des outils industriels. Les participants apprendront à concevoir des pipelines de données complexes, à automatiser des analyses prédictives et à déployer des solutions scalables dans leur environnement organisationnel. Les cas concrets porteront sur des problématiques sectorielles variées pour garantir une transposition rapide des acquis.

Public concerné

Toute personne amenée à traiter de grands volumes de données complexes pour éclairer la stratégie d'entreprise

Prérequis

Expérience confirmée en manipulation de données (Python, SQL), connaissance des bases du machine learning et de la statistique descriptive

Objectifs

Concevoir des modèles prédictifs performants adaptés aux contraintes métiers
Automatiser la collecte et le traitement de données à grande échelle
Optimiser les processus décisionnels grâce à l'analyse avancée
Déployer des solutions reproductibles dans l'écosystème technique de l'entreprise
Évaluer l'impact opérationnel des modèles mis en production

Programme

Architectures data avancées et pipelines intelligents

Conception de flux de données intégrant nettoyage, enrichissement et transformation. Étude des_patterns d'architecture modernes (lambda, kappa). Mise en œuvre avec Spark et Airflow pour l'industrialisation des processus. Focus sur la gestion des erreurs et la résilience des pipelines.

Modélisation prédictive avancée : du concept à l'industrialisation

Méthodologies pour l'optimisation hyperparamétrique automatisée (Bayesian Optimization, Hyperopt). Intégration des contraintes métiers dans les modèles. Techniques de validation robuste et quantification des incertitudes. Exemples concrets avec scikit-learn et TensorFlow.

Analyse de séries temporelles et détection d'anomalies

Modèles ARIMA et Prophet pour la prévision. Approches hybrides avec réseaux de neurones (LSTM, GRU). Détection d'anomalies par seuillage dynamique ou méthodes probabilistes. Application à la maintenance prédictive et à la gestion des stocks.

Déploiement et monitoring des solutions data

Bonnes pratiques pour le packaging des modèles (Docker, conda). Mise en production avec Kubernetes et MLflow. Surveillance des performances en temps réel (prometheus, grafana). Documentation et gestion des versions pour la traçabilité.

Modalités d'évaluation

Mise en situation professionnelle avec analyse critique de livrables produits par les participants et correction collective

Formation certifiée Qualiopi, finançable OPCO. Contact BusinessDigital.fr.