Formation Data Science et Machine Learning pour la Transformation Métier — Montée en compétences | Karvane
La transformation des métiers accélère. La formation Formation Data Science et Machine Learning pour la Transformation Métier vous donne les compétences pour rester dans la course.
Cette formation vise à fournir aux participants les compétences nécessaires pour comprendre et mettre en œuvre des solutions de Data Science et de Machine Learning adaptées aux besoins concrets d’une entreprise. À travers des études de cas réels et des exercices pratiques, les stagiaires apprendront à identifier des opportunités d’automatisation, à structurer des jeux de données, à choisir et entraîner des modèles adaptés, puis à évaluer leur impact sur les processus métier. L’accent est mis sur l’applicabilité immédiate des connaissances acquises, en lien avec les objectifs stratégiques de l’organisation.
Objectifs
- Comprendre les principes fondamentaux du Data Science et du Machine Learning en contexte professionnel.", "Savoir identifier et formuler des problèmes métier résolubles par des méthodes d’IA.", "Maîtriser les étapes clés de préparation des données avant modélisation.", "Connaître les principaux algorithmes de Machine Learning et leurs cas d’usage.", "Évaluer la pertinence et l’impact d’une solution de Machine Learning sur les processus d’entreprise."]
Programme
[{"module": "Introduction au Data Science et au Machine Learning pour l’entreprise", "content": "Définitions et distinction entre Data Science, Business Intelligence et Machine Learning. Présentation des enjeux métiers : automatisation, prédiction, optimisation. Étude de cas : identification d’un problème résoluble par l’IA dans un processus existant. Introduction aux outils et environnements techniques (Python, Jupyter, bibliothèques clés).", "duration_hours": 2.5}]
Modalités
- Durée : 1 jour (7 heures)
- Format : presentiel
- Tarif : Sur devis , finançable OPCO
Cette formation est dispensée par BusinessDigital.fr, organisme certifié Qualiopi (NDA 84692529769).