Revoir l'automatisation de l'analyse de données

Ce niveau de révision et de consolidation sur le thème Machine learning s'adresse aux data scientists déjà en poste, dans les sociétés de gestion, les banques de marché et les fonctions de risque, où chaque modèle de valorisation, de risque ou de scoring doit être documenté, validé, surveillé et présentable à la direction, à l'audit interne et au superviseur. Il part des pratiques réelles des participants, repère les écarts installés avec le temps et reconstruit la méthode sur des cas de votre organisation, pour que les résultats soient fiables et présentables à votre direction, à votre audit interne ou au superviseur.

Programme en modules

Le programme de ce niveau 2.1 sur le thème Machine learning est organisé en 5 modules, ajustés avec vous avant la session à partir de vos documents et de vos situations de travail. À l'issue de la session, les participants sont capables de mettre en œuvre chaque module dans leur contexte, dans votre organisation ou chez un prestataire du secteur.

1. Module 1 : Revoir l'automatisation de l'analyse de données

   Diagnostic des pratiques des participants sur un cas apporté par l'équipe.

2. Module 2 : Repenser la conception de modèles prédictifs

   Rappel structuré de la méthode et des règles, écarts fréquents et leurs conséquences.

3. Module 3 : Revoir la détection de tendances dans les données

   Exercices de consolidation sur vos documents et vos données de test.

4. Module 4 : Revoir la création de systèmes intelligents

   Plan d'actions individuel : ce que chacun change à son poste dès la semaine suivante.

5. Module 5 : Automatiser l'analyse de données pour accélérer la prise de décision

   Diagnostic des pratiques des participants sur un cas apporté par l'équipe.

Public, prérequis et durée

Public : praticiens en poste sur le thème Machine learning qui veulent revoir les fondamentaux et fiabiliser leurs habitudes. Prérequis : pratique du sujet au poste ; positionnement des participants par questionnaire avant la session. Durée : 1 à 2 jours, modulables en demi-journées pour respecter les calendriers de clôture, de reporting et de forte activité. Groupe : de quatre à dix participants, par niveau homogène, après positionnement par questionnaire.

Modalités et financement

La formation Machine learning est délivrée sur mesure, en intra-entreprise, chez vous, dans nos locaux à Lyon ou à distance en classe virtuelle pour les parties théoriques. La durée de cette formation est de 1 à 2 jours, modulable en demi-journées pour respecter les calendriers de clôture, de reporting et de forte activité. Le programme définitif est établi avec vous à partir de vos objectifs, de vos documents et de vos situations de travail.

Nos actions de formation sont certifiées Qualiopi au titre des actions de formation et peuvent être financées par votre OPCO (opérateur de compétences). Chaque session se termine par une évaluation des acquis et une attestation détaillée, exploitable dans votre plan de développement des compétences et dans vos dossiers de suivi des compétences. Les formateurs sont des praticiens du secteur, tenus par la confidentialité et le secret professionnel prévus au contrat.

Déroulé d'une formation

1. Positionnement

   Un court questionnaire situe chaque participant et permet de constituer des groupes homogènes.

2. Programme

   Le programme est ajusté à vos objectifs, à vos documents et à vos cas réels lorsque la confidentialité le permet, ou à des cas construits sur des données publiques ou de test.

3. Session

   En intra-entreprise, sur votre site, dans nos locaux à Lyon ou à distance pour les parties théoriques, par journées ou demi-journées.

4. Évaluation des acquis

   Chaque session se termine par une évaluation et une attestation détaillée par participant.

5. Suite

   Un bilan vous est remis, avec les compléments possibles et, lorsque le sujet le justifie, la liste des organismes compétents pour un titre, un statut ou une certification officielle.