Best
dbt
Créez des workflows efficaces de gestion de données avec dbt
2 j
Fondamental
WE_N1_DATA
Les Fondamentaux de la Data
La donnée est devenue le "core asset" des entreprises modernes. Cette formation a pour but de dresser un panorama complet de l'écosystème Data. Nous remonterons brièvement l'histoire de la donnée pour comprendre les ruptures technologiques (Big Data, Cloud) et définirons clairement les concepts souvent confondus comme l'Intelligence Artificielle, le Machine Learning et la GenAI. Au-delà des définitions, ce cours aborde la structuration des équipes (rôles, organisation produit) et les architectures techniques (Data Mesh, Data Fabric). C'est le module idéal pour acquérir un vernis technique solide et comprendre comment une entreprise devient véritablement "Data-Driven".
Ce que vous allez apprendre
- Maîtriser le vocabulaire essentiel : de l'analytique descriptive à prescriptive, en passant par l'IA et le Machine Learning.
- Comprendre l'évolution des architectures de données (OLTP vs OLAP, Data Lake, Lakehouse...) et les nouveaux paradigmes comme le Data Mesh.
- Identifier les rôles clés d'une organisation data (Data Engineer, Data Scientist, Product Owner...) et la notion de "Data Product".
- Appréhender les cas d'usage concrets de l'IA et de la Data dans différents secteurs (Santé, Finance, Industrie...).
Prérequis
- Aucun prérequis technique.
- Une curiosité pour le numérique et les enjeux d'entreprise est recommandée.
- Un ordinateur avec connexion internet pour accéder aux supports et aux outils de collaboration.
Public cible
- Tout collaborateur souhaitant comprendre les enjeux de la data : Managers, Chefs de projets, Métiers (Marketing, RH, Finance), CTO et équipes Tech et décideurs
Programme de la Formation
2 modules pour maîtriser les fondamentaux
Sujets abordés
- →Brève histoire de la data et les 4 ruptures technologiques majeures
- →Les 4 grands défis : Volume, Variété, Vitesse, Véracité
- →L'échelle de maturité analytique : du descriptif au prescriptif
- →Démystification de l'IA : différences entre IA, Machine Learning, Deep Learning et IA Générative (LLM)
Sujets abordés
- →Les organisations des activités data : data factory, data gouvernance, data mesh
- →Les métiers de la data : Qui fait quoi ? (Data Engineer, Data Scientist, Data Analyst, CDO)
- →La notion de "Data Product" : gérer la donnée comme un produit avec un cycle de vie
- →Les Data Platform : Comprendre les évolutions des plateformes et outils Data (des ETL/ELT à la BI et AI-GenAI)
Activités
Atelier collaboratif : Déterminer la maturité data de l'organisation et esquisser une plateforme data conceptuelle
Formations associées
Introduction à l'Analyse de Données sur Google Cloud
Ce cours est une introduction à l'analyse de données sur Google Cloud. Il est conçu pour les apprenants qui n'ont aucune expérience préalable de l'analyse de données ou de Google Cloud. Le cours couvre les bases de l'analyse de données, y compris la collecte, le stockage, l'exploration, la visualisation et le partage. Il présente également aux apprenants les outils et services d'analyse de données de Google Cloud. À travers des conférences vidéo, des démos, des quiz et des travaux pratiques, le cours montre comment passer des données brutes à des visualisations et des tableaux de bord percutants.
1 j
Fondamental
Introduction à l'ingénierie des données sur Google Cloud
Dans ce cours, vous découvrirez l'ingénierie des données sur Google Cloud, les rôles et responsabilités des ingénieurs de données, et comment ceux-ci correspondent aux offres fournies par Google Cloud. Vous apprendrez également des manières de relever les défis de l'ingénierie des données.
1 j
Fondamental
Prochaines sessions
Aucune date ne vous convient ?
Nous organisons régulièrement de nouvelles sessions. Contactez-nous pour connaître les prochaines dates disponibles ou pour organiser une session à la date de votre choix.
S'inscrire à une date personnaliséeProcessus Qualité
L'engagement de SFEIR Institute : une démarche d'excellence pour garantir la qualité et la réussite de toutes nos formations. En savoir plus sur notre démarche qualité
Méthodes pédagogiques mobilisées
- Lectures / Apports théoriques (Slides) — Présentation de concepts via des supports visuels (PowerPoint, PDF).
- Démonstration technique (Démos) — Le formateur réalise une manipulation ou une procédure devant les apprenants.
- Quiz / QCM — Test rapide de connaissances (format papier ou numérique type Kahoot/Klaxoon).
Dispositif d'évaluation et de suivi
L'atteinte des objectifs de la formation est évaluée à plusieurs niveaux pour garantir la qualité de la prestation :
- Évaluation continue des acquis : Vérification des connaissances tout au long de la formation via des méthodes participatives (en fonction de la formation: quiz, exercices pratiques, mises en situation) sous la supervision du formateur.
- Mesure de la progression : Dispositif d'auto-évaluation comparatif comprenant un diagnostic initial pour situer le niveau de départ, suivi d'une évaluation finale pour valider l'évolution des compétences.
- Évaluation de la qualité : Questionnaire de satisfaction en fin de session pour mesurer la pertinence et l'efficacité de la formation ressentie par les participants.
Former plusieurs collaborateurs
- Tarifs dégressifs (plusieurs places)
- Session privée ou sur-mesure
- En présentiel ou à distance