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Plan du cours

Jour 1

Fondements des produits de données et stratégie
Introduction aux produits de données modernes
Produits de données vs systèmes de données traditionnels
Les données comme atout commercial stratégique
Composants clés d'un écosystème de produits de données
Identification des problèmes commerciaux adaptés aux produits de données
Aperçu du cycle de vie d'un produit de données (de l'idéation à la mise à l'échelle)
Études de cas : produits de données réussis dans l'industrie

Jour 2

Conception et architecture des produits de données
Principes de conception de produits de données
Compréhension des profils d'utilisateurs et des consommateurs de données
Modèles d'architecture de données (centralisés vs Data Mesh vs hybrides)
Conception de pipelines de données évolutifs
Modélisation des données pour l'analyse et les usages opérationnels
APIs et couches d'accessibilité des données
Infrastructure nuagique pour les produits de données (aperçu d'AWS / Azure / GCP)

Jour 3

Ingénierie des données et mise en œuvre
Méthodes d'ingestion de données (par lots vs streaming)
Cadre ETL vs ELT
Construction de pipelines de données fiables
Solutions de stockage de données (lacs de données, entrepôts de données, lac-house)
Outils de transformation et d'orchestration des données
Introduction au traitement des données en temps réel
Laboratoire pratique : création d'un pipeline de données simple

Jour 4

Analyse, intégration de l'IA et gouvernance
Intégration de l'analyse dans les produits de données
Tableaux de bord, indicateurs clés de performance (KPI) et intelligence décisionnelle
Introduction à l'IA / ML dans les produits de données
Systèmes de recommandation et modèles prédictifs
Gestion et surveillance de la qualité des données
Gouvernance des données, confidentialité et conformité (aperçu des concepts du RGPD)
Garantir la confiance, la sécurité et la fiabilité dans les produits de données

Jour 5

Déploiement, mise à l'échelle et commercialisation
Commercialisation des solutions de données pour les utilisateurs finaux
Stratégies de déploiement et CI/CD pour les produits de données
Surveillance, optimisation des performances et mise à l'échelle
Gestion du cycle de vie des produits de données dans les organisations
Stratégies de monétisation des produits de données
Tendances futures : IA générative et produits de données autonomes
Présentation du projet final et session de rétroaction

Pré requis

  • Une compréhension de base des concepts de données et des rapports commerciaux est recommandée.
  • La familiarité avec Excel ou tout outil d'analyse de données basique est un atout.
  • La prise de conscience de la façon dont les données soutiennent la prise de décision commerciale sera bénéfique.
  • Aucune connaissance avancée en programmation ou en techniques n'est requise.
  • Un intérêt pour les données, l'analyse et le développement de produits numériques est essentiel.
 35 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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