Formation Informatique Décisionnelle en Manitoba

WrenAI permet aux organisations de passer des tableaux de bord statiques vers l'analyse conversationnelle et le BI génératif intégré. Cette transition nécessite une planification minutieuse, la migration des actifs et des pratiques efficaces de gestion du changement.

Cette formation en direct (en ligne ou sur place) animée par un formateur est destinée aux professionnels intermédiaires du BI et des plateformes de données qui souhaitent moderniser les systèmes BI hérités avec WrenAI.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Évaluer les environnements BI hérités et identifier des opportunités de modernisation.
• Planifier et exécuter des migrations des tableaux de bord statiques vers WrenAI.
• Adopter l'analyse conversationnelle et les capacités de GenBI intégrées.
• Diriger la gestion du changement organisationnel pour la modernisation BI.

Format du cours

• Cours interactif et discussion.
• Exercices pratiques sur la migration et l'adoption planification.
• Ateliers pratiques sur l'analyse conversationnelle et le GenBI intégré.

Options de Personnalisation du Cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour en faire la demande.

This instructor-led, live training in Manitoba (online or onsite) is aimed at intermediate-level data professionals who wish to learn how to use Datameer to prepare, analyze, and visualize data using modern techniques, guided workflows, and the latest Datameer interface.

By the end of this training, participants will be able to:

• Create and manage data projects within Datameer's workspace.
• Connect to modern data platforms including Snowflake, cloud storage, and databases.
• Perform data transformation using visual, code-free workflows or SQL.
• Collaborate with teams using metadata management and project sharing.
• Use visual exploration tools to profile and understand datasets.
• Create and share rich data visualizations and dashboards.

Cette formation en direct avec instructeur en Manitoba (en ligne ou sur site) s'adresse aux analystes financiers débutants qui souhaitent intégrer efficacement l'IA dans leurs processus d'analyse de données.

A l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Comprendre l'application de l'IA dans l'analyse de données spécifique à l'industrie financière.
• Développer des compétences pour construire des modèles prédictifs et prescriptifs pour l'analyse financière.
• Apprendre à mettre en œuvre des algorithmes d'apprentissage automatique pour le traitement des données financières.
• Améliorer la visualisation des données et interpréter des aperçus complexes pilotés par l'IA pour la prise de décision.

Cette formation en direct avec instructeur à Manitoba (en ligne ou sur site) est destinée aux analystes de données et aux analystes commerciaux de niveau intermédiaire qui souhaitent créer, gérer et administrer des tableaux de bord à l'aide d'Amazon QuickSight.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les avantages, les cas d'utilisation et les principales caractéristiques d'Amazon QuickSight.
• Apprendre à connecter QuickSight à plusieurs sources de données et à créer des visualisations de données et des tableaux de bord interactifs.
• Appliquer la sécurité et les contrôles d'accès dans QuickSight.
• Utiliser les capacités d'apprentissage automatique intégrées à QuickSight pour une meilleure compréhension des données.
• Concevoir, créer et personnaliser des tableaux de bord QuickSight pour extraire et visualiser des informations commerciales.

Cette formation en direct avec instructeur à Manitoba (en ligne ou sur site) est destinée aux analystes de données et aux analystes commerciaux de niveau intermédiaire qui souhaitent utiliser BIRT pour créer et déployer efficacement des rapports de veille stratégique.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre l'architecture et les composants du framework BIRT.
• Concevoir et créer des rapports informatifs et dynamiques à l'aide de BIRT Report Designer.
• Utiliser les capacités de script de BIRT pour ajouter une logique métier aux rapports.
• Optimiser et déployer les rapports BIRT au sein d'applications web et d'applications autonomes.

Cette formation en direct avec instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux analystes commerciaux et aux analystes de données de niveau débutant qui souhaitent tirer parti de la Oracle BI pour extraire des informations utiles de leurs données.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

Naviguer et utiliser efficacement l'interface Oracle BI. Créer et personnaliser des rapports et des tableaux de bord adaptés aux besoins de l'entreprise. Effectuer des analyses ad hoc à l'aide de divers outils de BI. Utiliser les fonctions avancées pour une exploration complète des données.

Cette formation en direct avec instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux analystes commerciaux et aux analystes de données débutants qui souhaitent exploiter la puissance de la SAS BI pour extraire des informations significatives des données.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

Naviguer et utiliser efficacement l'interface SAS BI. Créer des rapports et des tableaux de bord personnalisés adaptés aux besoins de l'entreprise. Effectuer des analyses ad hoc à l'aide de divers outils de BI. Exploiter les fonctions avancées pour une exploration complète des données.

Cette formation en direct avec instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux analystes commerciaux et aux analystes de données débutants qui souhaitent acquérir des compétences essentielles dans l'utilisation de SAP BusinessObjects BI pour transformer des données brutes en informations utiles.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

Naviguer et utiliser l'interface SAP BusinessObjects BI. Créer et personnaliser des rapports et des tableaux de bord. Effectuer des analyses ad hoc à l'aide de divers outils de BI. Utiliser les fonctions avancées pour une exploration approfondie des données.

Cette formation en direct à Manitoba (en ligne ou sur site) s'adresse aux participants de niveau intermédiaire qui souhaitent maîtriser les techniques avancées d'intégration et de visualisation des données dans Looker Studio, et apprendre à connecter diverses sources de données, à concevoir des tableaux de bord convaincants et à automatiser les flux de travail de reporting afin de prendre de meilleures décisions commerciales.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Connecter et intégrer plusieurs sources de données dans Looker Studio.
• Créer des métriques personnalisées et des champs calculés pour une analyse sur mesure.
• Concevoir des visualisations avancées, y compris des filtres et des graphiques interactifs.
• Automatiser les flux de rapports pour des mises à jour de données en temps réel.
• Appliquer les meilleures pratiques en matière de narration visuelle et de personnalisation des rapports.

Cette formation en direct avec instructeur à Manitoba (en ligne ou sur site) s'adresse aux consultants et aux professionnels de la finance de niveau débutant à avancé qui souhaitent se préparer à la certification Cognos Analytics et acquérir une expertise dans l'analyse des données financières, y compris les modules pour les comptes créditeurs, la trésorerie et les dépenses.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Naviguer et utiliser efficacement l'interface de Cognos Analytics.
• Développer et personnaliser des rapports financiers et des tableaux de bord.
• Gérer les modèles de données et optimiser les requêtes.
• Se préparer à l'examen de certification Cognos Analytics.

Cette formation en direct avec instructeur dans Manitoba (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels de niveau débutant à intermédiaire qui souhaitent améliorer leur productivité et leur efficacité en tirant parti des fonctionnalités avancées de Excel et Google Sheets pour l'organisation, l'analyse et la collaboration en matière de données.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Naviguer et utiliser les fonctionnalités de base de Excel et Google Sheets.
• Effectuer des analyses de données et créer des informations exploitables à l'aide de techniques avancées de feuilles de calcul.
• Collaborer en temps réel en utilisant Google Sheets pour un travail d'équipe transparent.
• Créer des modèles réutilisables pour le reporting, le suivi et la gestion de projet.

Microsoft Fabric est une plateforme d'analyse unifiée qui réunit l'ingénierie des données, l'intégration de données, le stockage des données, la science des données, les analyses en temps réel et l'intelligence d'affaires sous un même toit.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) dispensée par un formateur est destinée aux professionnels intermédiaires de données souhaitant utiliser Microsoft Fabric pour construire des solutions modernes de données avec des outils intégrés d'analyse, de gouvernance et de visualisation.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les composants de Microsoft Fabric et comment ils s'intègrent dans l'écosystème Microsoft.
• Créer et gérer des espaces de travail Fabric avec un contrôle d'accès approprié.
• Construire et gérer des lakehouses pour centraliser et analyser les données.
• Utiliser des calepins (notebooks) pour l'analyse exploratoire et la transformation des données avec Python et SQL.
• Créer et automatiser les flux de données à l'aide de pipelines visuels.
• Modéliser et gérer les données en utilisant les couches Data Warehouse et du modèle sémantique.
• Concevoir et publier des tableaux de bord interactifs avec Power BI dans Fabric.

Format de la formation

• Cours interactif et discussion.
• Nombreux exercices et pratique.
• Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire vivant.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour en faire la demande.

Cette formation en direct avec instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs et aux administrateurs système qui souhaitent apprendre à utiliser Sisense pour la manipulation et la visualisation des données volumineuses.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Apprendre les concepts fondamentaux de Sisense et son fonctionnement.
• Créer un tableau de bord Sisense pour visualiser les big data et prendre des décisions commerciales basées sur les données.
• Fusionner et gérer des données provenant de sources multiples.
• Utiliser Sisense pour une manipulation et une visualisation rapides des données.

Cette formation en direct avec instructeur à Manitoba (en ligne ou sur site) est destinée aux administrateurs informatiques de niveau intermédiaire qui souhaitent utiliser Plunk pour profiler et gérer l'infrastructure informatique, optimiser l'architecture du système, dépanner efficacement et tirer parti des capacités de Splunk pour une analyse complète des données et une surveillance en temps réel.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre et gérer l'ensemble de l'infrastructure Splunk.
• Maîtriser l'architecture et les composants de Splunk.
• Dépanner efficacement les problèmes courants et avancés.
• Utiliser Splunk au maximum de son potentiel pour l'analyse des données, la surveillance et la création de rapports.
• Administrer les entrées de données, la gestion des utilisateurs et les configurations du système.

WrenAI permet aux fournisseurs de logiciels en tant que service (SaaS) d'intégrer l'intelligence commerciale générative (GenBI) directement dans leurs produits clients. Cette formation permet aux équipes SaaS d'acquérir les compétences nécessaires pour intégrer Wren AI via son API intégrée, configurer des analyses sous marque blanche et gérer des déploiements multi-locataires.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux leaders de produits SaaS, aux ingénieurs de données et aux développeurs full-stack intermédiaires à avancés souhaitant déployer WrenAI comme solution d'analyse intégrée dans les environnements SaaS.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Intégrer WrenAI à l'aide de l'API intégrée pour des applications clientes.
• Implémenter une BI conversationnelle sous marque blanche avec mise en forme et personnalisation.
• Concevoir des déploiements sécurisés et évoluables à plusieurs locataires.
• Surveiller l'utilisation, optimiser les performances et garantir la conformité dans les environnements SaaS.

Format du cours

• Cours interactif et discussion.
• Ateliers pratiques utilisant l'API intégrée WrenAI.
• Atelier : concevoir et déployer une fonctionnalité d'analyse sous marque blanche pour un cas d'utilisation SaaS.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter afin d'arranger cela.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) sous la direction d'un formateur s'adresse aux scientifiques des données et analystes de données qui souhaitent apprendre à utiliser chaque outil du panneau de développement dans Alteryx Designer.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Apprendre à utiliser et configurer tous les outils du panneau de développement.
• Concevoir des flux de travail efficaces dans Alteryx en utilisant les outils dynamiques, de validation et de test.
• Apprendre à utiliser les outils API pour télécharger et analyser des données web.
• Utiliser les outils de scriptage Alteryx, y compris Python et R.

Cette formation en direct avec instructeur à Manitoba (en ligne ou sur site) s'adresse aux analystes de données ou à toute personne souhaitant utiliser l'analyse et la visualisation de données AWS QuickSight.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les concepts de base de AWS QuickSight.
• Utiliser AWS QuickSight pour créer des analyses de données, des rapports et des aperçus.
• Utiliser AWS pour créer des relations entre les données afin d'améliorer l'analyse.
• Apprendre les différents types de visualisation pour comprendre les données.

Cette formation en direct avec instructeur en Manitoba (en ligne ou sur site) est destinée aux analystes de données de niveau intermédiaire qui souhaitent comprendre les aspects théoriques de Cognos 11 et apprendre à l'utiliser efficacement.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les différences et les améliorations de Cognos 11 par rapport à Cognos 10.
• Utiliser le module de données amélioré et les fonctions de gestion des données pour un traitement plus efficace des données.
• Mettre en œuvre les meilleures pratiques pour une transition en douceur et une utilisation optimale de Cognos 11.

Ce cours en direct, dispensé par un formateur (en ligne ou sur site), s'adresse aux professionnels des données intermédiaires souhaitant mettre en œuvre une solution lakehouse à l'aide de Microsoft Fabric.

À la fin de ce cours, les participants seront capables de :

• Comprendre l'architecture et les composants de Microsoft Fabric.
• Configurer et gérer un Lakehouse en utilisant Microsoft Fabric.
• Ingerer et transformer des données à l'aide de Apache Spark.
• Utiliser les tables Delta Lake pour la versionning et le gestion des données.
• Mettre en œuvre des pipelines d'ingestion de données avec Dataflows Gen2.
• Orchestrer des pipelines de données à l'aide de Data Factory.

Cette formation en direct avec instructeur en Manitoba (en ligne ou sur site) est destinée aux analystes de données qui souhaitent utiliser Google Sheets pour l'analyse de données.

A la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Construire des feuilles de calcul avec Google Sheets.
• Utiliser des formules qui fonctionnent à la fois dans Google Sheets et Excel.
• Formater et analyser des données.
• Créer des visualisations de données à l'aide de diagrammes et de graphiques.

Cette formation en direct avec instructeur à Manitoba (en ligne ou sur place) s'adresse aux participants de niveau débutant à intermédiaire qui souhaitent acquérir des compétences de base en matière de visualisation de données et de création de rapports à l'aide de Looker Studio, et apprendre à connecter les sources de données, à visualiser les informations de manière efficace et à obtenir des informations exploitables.

A la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les caractéristiques principales de Looker Studio et ses cas d'utilisation.
• Configurer Looker Studio et se connecter à diverses sources de données.
• Créer des tableaux de bord attrayants avec des diagrammes, des graphiques et des filtres.
• Personnaliser les rapports pour des publics spécifiques et les besoins de l'entreprise.
• Collaborer et partager efficacement les tableaux de bord.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux analystes de données de niveau intermédiaire qui souhaitent approfondir leur compréhension de Splunk et s'appuyer sur les connaissances fondamentales acquises dans Splunk Fondamentaux 1.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Effectuer des recherches avancées en utilisant les puissantes commandes et capacités de recherche de Splunk.
• Utiliser les sous-recherches, les commandes statistiques et les fonctions d'évaluation pour analyser les données.
• Créer des rapports et des tableaux de bord sophistiqués avec des options de visualisation avancées.
• Mettre en œuvre des alertes et des rapports planifiés à des fins de surveillance et de notification.

Cette formation en Manitoba (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels de l'informatique de niveau intermédiaire à avancé qui souhaitent exploiter Stata pour l'analyse statistique et l'intégrer à R.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Utiliser efficacement Stata pour l'analyse de données et la modélisation statistique.
• Comparer les fonctionnalités de Stata avec SPSS et R.
• Intégrer Stata avec R pour un calcul statistique transparent.
• Développer et automatiser des flux de travail en utilisant Stata et R.

WrenAI est une plateforme d'analyse conversationnelle qui transforme les requêtes en langage naturel en analyses fiables, permettant aux équipes non techniques de générer des insights rapidement et de manière cohérente.

Cette formation encadrée par un formateur (en ligne ou sur place) s'adresse aux gestionnaires de produits intermédiaires, analystes et champions des données qui souhaitent adopter l'analyse conversationnelle et construire des capacités d'BI à self-service avec WrenAI.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Concevoir des workflows d'analyses conversationnelles qui mettent en évidence des insights de produits fiables.
• Créer et maintenir une couche de métriques normalisée pour un reporting cohérent.
• Utiliser efficacement les fonctionnalités naturel-langage vers SQL pour répondre aux questions sur le produit.
• Intégrer des tableaux de bord et des garde-fous alimentés par WrenAI dans les flux de travail du produit.

Format de la Formation

• Cours interactif et discussion.
• Ateliers pratiques avec Wren AI et des ensembles de données échantillonnés.
• Atelier : construire un tableau de bord à self-service et un ensemble de requêtes conversationnelles.

Options de Personnalisation de la Formation

• Pour demander une formation personnalisée pour cette formation, veuillez nous contacter pour organiser cela.

La formation est consacrée aux bases de la création d'un environnement d'entrepôt de données basé sur MSSQL Server 2008.

Les participants au cours acquièrent les bases de la conception et de la construction d'un entrepôt de données fonctionnant sur MS SQL Server 2008.

Ils apprendront à construire un processus ETL simple basé sur SSIS, puis à concevoir et à mettre en œuvre un cube de données à l'aide de SSAS.

Le participant sera capable de gérer une base de données OLAP : créer et supprimer une base de données OLAP Traiter une partition change en ligne.

Le participant acquerra des connaissances sur les scripts XML / A et MDX.

Cette formation en direct avec instructeur en <loc&gt ; (en ligne ou sur site) est destinée aux analystes de données, data scientists et ingénieurs de données qui souhaitent effectuer des recherches, des analyses et des visualisations de données avancées à l'aide de Splunk.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Créer une application Splunk et un module technologique complémentaire.
• Utiliser différentes méthodes et sources d'entrée de données.
• Implémenter la recherche avancée, l'analyse et la visualisation de grands ensembles de données.
• Personnaliser et partager des tableaux de bord et des rapports.

Cette formation en direct avec instructeur à Manitoba (en ligne ou sur site) est destinée aux analystes commerciaux qui souhaitent automatiser le commerce avec le trading algorithmique, Python, et R.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Employer des algorithmes pour acheter et vendre rapidement des titres à des incréments spécialisés.
• Réduire les coûts associés au commerce en utilisant le trading algorithmique.
• Surveiller automatiquement les cours des actions et placer des transactions.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux analystes de données souhaitant utiliser Alteryx pour le traitement et la visualisation des données.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Utiliser Alteryx pour améliorer l'intelligence d'affaires et l'analyse d'affaires.
• Effectuer des opérations ETL sans code.
• Visualiser les données avec une suite analytique de données, telle que Excel.

Cette formation en direct (en ligne ou sur place) est destinée aux scientifiques des données qui souhaitent utiliser Alteryx pour l'analyse de données.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Préparer des données dans Alteryx pour une visualisation ultérieure dans Power BI ou Excel.
• Créer et effectuer des opérations ETL avec peu ou pas de code.
• Intégrer du code R personnalisé à l'intérieur de Alteryx.

Le programme de formation "Big Data et IA dans la banque" est conçu pour doter les professionnels du secteur bancaire des compétences et connaissances essentielles pour exploiter le potentiel de Big Data et de l'intelligence artificielle. Les participants exploreront les concepts fondamentaux, les technologies et les applications pratiques de Big Data et de l'IA au sein du secteur bancaire. La formation comprendra un mélange d'instructions théoriques, d'études de cas, de sessions pratiques et de discussions sur les implications réglementaires, les considérations éthiques et les meilleures pratiques.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

1. Comprendre les Concepts Clés: Fournir aux participants une compréhension fondamentale des concepts liés à Big Data et à l'IA, y compris leur importance dans le secteur bancaire.
2. Explorer les Technologies: Familiariser les participants avec les technologies de base de Big Data, notamment Hadoop et Spark, ainsi que la pertinence des bases de données NoSQL.
3. Tirer Parti des Sources de Données: Enseigner aux participants à identifier et utiliser diverses sources internes et externes de données pour une meilleure gestion bancaire.
4. Applications de l'IA: Illustrer l'utilisation des techniques d'IA dans les examens bancaires, comme l'évaluation des risques, la détection de fraudes et le modélisation prédictive.
5. Mettre en Œuvre l'Analyse des Données: Équiper les participants des compétences nécessaires pour appliquer les méthodes d'analyse des données afin d'identifier les tendances et de gérer les risques dans le contexte bancaire.
6. Traiter les Considérations Éthiques: Discuter des implications éthiques de l'utilisation de Big Data et de l'IA en banque ainsi que de l'importance du respect des réglementations.
7. S'adapter aux Tendances Futures: Préparer les participants à naviguer dans les innovations technologiques futures et à élaborer des stratégies pour intégrer Big Data et l'IA dans leurs pratiques bancaires.

Format du Cours

• Cours interactif et discussions.
• Nombreuses exercices et pratique.
• Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire vivant.

Options de Personnalisation du Cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.

Ce programme vise à doter les professionnels bancaires des outils nécessaires pour optimiser les processus d'examen, améliorer la prise de décision basée sur les données, renforcer la gestion des risques et intégrer efficacement les technologies émergentes dans leurs opérations. Les participants acquerront une compréhension du paysage actuel de Big Data et de l'IA en finance, leur permettant d'utiliser ces outils pour une meilleure efficacité opérationnelle et un avantage concurrentiel.

Le programme de formation "Big Data et IA dans la banque" est conçu pour doter les professionnels du secteur bancaire des compétences essentielles nécessaires à l'exploitation du potentiel de Big Data et de l'intelligence artificielle. Les participants exploreront les concepts fondamentaux, les technologies et les applications pratiques de Big Data et de l'IA au sein du secteur bancaire. La formation comprendra un mélange d'instructions théoriques, d'études de cas, de sessions pratiques et de discussions sur les implications réglementaires, les considérations éthiques et les meilleures pratiques.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

1. Comprendre les Concepts Clés: Fournir aux participants une compréhension fondamentale des concepts liés à Big Data et à l'IA, y compris leur importance dans le secteur bancaire.
2. Explorer les Technologies: Familiariser les participants avec les technologies de base de Big Data, notamment Hadoop et Spark, ainsi que la pertinence des bases de données NoSQL.
3. Tirer Parti des Sources de Données: Enseigner aux participants à identifier et utiliser diverses sources internes et externes de données pour une meilleure gestion bancaire.
4. Applications de l'IA: Illustrer l'utilisation des techniques d'IA dans les examens bancaires, comme l'évaluation des risques, la détection de fraudes et le modélisation prédictive.
5. Mettre en Œuvre l'Analyse des Données: Équiper les participants des compétences nécessaires pour appliquer les méthodes d'analyse des données afin d'identifier les tendances et de gérer les risques dans le contexte bancaire.
6. Traiter les Considérations Éthiques: Discuter des implications éthiques de l'utilisation de Big Data et de l'IA en banque ainsi que de l'importance du respect des réglementations.
7. S'adapter aux Tendances Futures: Préparer les participants à naviguer dans les innovations technologiques futures et à élaborer des stratégies pour intégrer Big Data et l'IA dans leurs pratiques bancaires.

Jour 1 : Introduction aux Big Data et IA en Banque

• •Vue d’ensemble des Big Data en Banque 
  o Définition et caractéristiques de Big Data
  o Importance de Big Data dans le secteur bancaire
• Introduction à l'IA en Banque 
  o Vue d’ensemble des concepts et applications de l'IA
  o L'intersection entre Big Data et IA
• Landscape Réglementaire 
  o Comprendre les régulations bancaires et les processus d'examen
  o Rôle des données et de la technologie pour répondre aux exigences réglementaires

Jour 2 : Technologies et Cadres Big Data

• Outils et Technologies Big Data 
  o Vue d’ensemble de Hadoop, Spark, et autres plateformes Big Data
• Sources de Données en Banque 
  o Identifier et exploiter les sources internes et externes de données
• Méthodes Optimales Data Management 
  o Gestion de la qualité, de la sécurité et du gouvernance des données

Jour 3 : Techniques d'IA pour les Processus d'Examen Bancaire

• Machine Learning et Fondamentaux de l'IA 
  o Concepts clés en apprentissage automatique et IA
  o Apprentissage supervisé vs. non supervisé
• Applications de l’IA dans les Examens Bancaires 
  o Évaluation des risques, détection de fraudes et détection d'anomalies
• Développement et Évaluation des Modèles 
  o Construction de modèles prédictifs pour l'examen bancaire
  o Métriques clés de performance et techniques d'évaluation

Jour 4 : Analyse des Données pour un Examen Efficace

• Téchniques d'Analyse des Données 
  o Exploration et visualisation des données
  o Méthodes statistiques et techniques de data mining pertinentes pour la banque
• Mise en œuvre des Analyses pour les Examens 
  o Utiliser l'analyse pour identifier les tendances, modèles et risques
  o Développement de tableaux de bord et outils de reporting pour les évaluations réglementaires
• Ethique et Conformité 
  o Considérations éthiques liées à l'utilisation de Big Data et IA en banque
  o Naviguer dans les défis de conformité et réglementaires

Jour 5 : Tendances Futures et Stratégies d'Implémentation

• Nouvelles Technologies en Examen Bancaire 
  o Vue d’ensemble des innovations influençant la banque (par exemple, blockchain, traitement du langage naturel)
• Planification de l'Implémentation 
  o Méthodes optimales pour intégrer Big Data et IA dans les processus d'examen bancaire
  o Roadmap pour l'adoption technologique et la gestion des changements
• Défis et Solutions 
  o Discussion sur les défis actuels de l'adoption de nouvelles technologies
  o Stratégies pour surmonter les obstacles à l'implémentation d’IA et Big Data
• Bilan et Conclusion 
  o Récapitulation des points clés du cours
  o Session de questions-réponses et collecte de feedback

Jour 5 : Tendances Futures et Stratégies d'Implémentation

• Nouvelles Technologies en Examen Bancaire 
  o Vue d’ensemble des innovations influençant la banque (par exemple, blockchain, traitement du langage naturel)
• Planification de l'Implémentation 
  o Méthodes optimales pour intégrer Big Data et IA dans les processus d'examen bancaire
  o Roadmap pour l'adoption technologique et la gestion des changements
• Défis et Solutions 
  o Discussion sur les défis actuels de l'adoption de nouvelles technologies
  o Stratégies pour surmonter les obstacles à l'implémentation d’IA et Big Data
• Bilan et Conclusion 
  o Récapitulation des points clés du cours
  o Session de questions-réponses et collecte de feedback

Jour 5 : Tendances Futures et Stratégies d'Implémentation

• Nouvelles Technologies en Examen Bancaire 
  o Vue d’ensemble des innovations influençant la banque (par exemple, blockchain, traitement du langage naturel)
• Planification de l'Implémentation 
  o Méthodes optimales pour intégrer Big Data et IA dans les processus d'examen bancaire
  o Roadmap pour l'adoption technologique et la gestion des changements
• Défis et Solutions 
  o Discussion sur les défis actuels de l'adoption de nouvelles technologies
  o Stratégies pour surmonter les obstacles à l'implémentation d’IA et Big Data
• Bilan et Conclusion 
  o Récapitulation des points clés du cours
  o Session de questions-réponses et collecte de feedback

Jour 5 : Tendances Futures et Stratégies d'Implémentation

• Nouvelles Technologies en Examen Bancaire 
  o Vue d’ensemble des innovations influençant la banque (par exemple, blockchain, traitement du langage naturel)
• Planification de l'Implémentation 
  o Méthodes optimales pour intégrer Big Data et IA dans les processus d'examen bancaire
  o Roadmap pour l'adoption technologique et la gestion des changements
• Défis et Solutions 
  o Discussion sur les défis actuels de l'adoption de nouvelles technologies
  o Stratégies pour surmonter les obstacles à l'implémentation d’IA et Big Data
• Bilan et Conclusion 
  o Récapitulation des points clés du cours
  o Session de questions-réponses et collecte de feedback

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  o Vue d’ensemble des innovations influençant la banque (par exemple, blockchain, traitement du langage naturel)
• Planification de l'Implémentation 
  o Méthodes optimales pour intégrer Big Data et IA dans les processus d'examen bancaire
  o Roadmap pour l'adoption technologique et la gestion des changements
• Défis et Solutions 
  o Discussion sur les défis actuels de l'adoption de nouvelles technologies
  o Stratégies pour surmonter les obstacles à l'implémentation d’IA et Big Data
• Bilan et Conclusion 
  o Récapitulation des points clés du cours
  o Session de questions-réponses et collecte de feedback

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  o Vue d’ensemble des innovations influençant la banque (par exemple, blockchain, traitement du langage naturel)
• Planification de l'Implémentation 
  o Méthodes optimales pour intégrer Big Data et IA dans les processus d'examen bancaire
  o Roadmap pour l'adoption technologique et la gestion des changements
• Défis et Solutions 
  o Discussion sur les défis actuels de l'adoption de nouvelles technologies
  o Stratégies pour surmonter les obstacles à l'implémentation d’IA et Big Data
• Bilan et Conclusion 
  o Récapitulation des points clés du cours
  o Session de questions-réponses et collecte de feedback

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• Nouvelles Technologies en Examen Bancaire 
  o Vue d’ensemble des innovations influençant la banque (par exemple, blockchain, traitement du langage naturel)
• Planification de l'Implémentation 
  o Méthodes optimales pour intégrer Big Data et IA dans les processus d'examen bancaire
  o Roadmap pour l'adoption technologique et la gestion des changements
• Défis et Solutions 
  o Discussion sur les défis actuels de l'adoption de nouvelles technologies
  o Stratégies pour surmonter les obstacles à l'implémentation d’IA et Big Data
• Bilan et Conclusion 
  o Récapitulation des points clés du cours
  o Session de questions-réponses et collecte de feedback

Jour 5 : Tendances Futures et Stratégies d'Implémentation

• Nouvelles Technologies en Examen Bancaire 
  o Vue d’ensemble des innovations influençant la banque (par exemple, blockchain, traitement du langage naturel)
• Planification de l'Implémentation 
  o Méthodes optimales pour intégrer Big Data et IA dans les processus d'examen bancaire
  o Roadmap pour l'adoption technologique et la gestion des changements
• Défis et Solutions 
  o Discussion sur les défis actuels de l'adoption de nouvelles technologies
  o Stratégies pour surmonter les obstacles à l'implémentation d’IA et Big Data
• Bilan et Conclusion 
  o Récapitulation des points clés du cours
  o Session de questions-réponses et collecte de feedback

Jour 5 : Tendances Futures et Stratégies d'Implémentation

• Nouvelles Technologies en Examen Bancaire 
  o Vue d’ensemble des innovations influençant la banque (par exemple, blockchain, traitement du langage naturel)
• Planification de l'Implémentation 
  o Méthodes optimales pour intégrer Big Data et IA dans les processus d'examen bancaire
  o Roadmap pour l'adoption technologique et la gestion des changements
• Défis et Solutions 
  o Discussion sur les défis actuels de l'adoption de nouvelles technologies
  o Stratégies pour surmonter les obstacles à l'implémentation d’IA et Big Data
• Bilan et Conclusion 
  o Récapitulation des points clés du cours
  o Session de questions-réponses et collecte de feedback

Jour 5 : Tendances Futures et Stratégies d'Implémentation

• Nouvelles Technologies en Examen Bancaire 
  o Vue d’ensemble des innovations influençant la banque (par exemple, blockchain, traitement du langage naturel)
• Planification de l'Implémentation 
  o Méthodes optimales pour intégrer Big Data et IA dans les processus d'examen bancaire
  o Roadmap pour l'adoption technologique et la gestion des changements
• Défis et Solutions 
  o Discussion sur les défis actuels de l'adoption de nouvelles technologies
  o Stratégies pour surmonter les obstacles à l'implémentation d’IA et Big Data
• Bilan et Conclusion 
  o Récapitulation des points clés du cours
  o Session de questions-réponses et collecte de feedback

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  o Vue d’ensemble des innovations influençant la banque (par exemple, blockchain, traitement du langage naturel)
• Planification de l'Implémentation 
  o Méthodes optimales pour intégrer Big Data et IA dans les processus d'examen bancaire
  o Roadmap pour l'adoption technologique et la gestion des changements
• Défis et Solutions 
  o Discussion sur les défis actuels de l'adoption de nouvelles technologies
  o Stratégies pour surmonter les obstacles à l'implémentation d’IA et Big Data
• Bilan et Conclusion 
  o Récapitulation des points clés du cours
  o Session de questions-réponses et collecte de feedback

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  o Vue d’ensemble des innovations influençant la banque (par exemple, blockchain, traitement du langage naturel)
• Planification de l'Implémentation 
  o Méthodes optimales pour intégrer Big Data et IA dans les processus d'examen bancaire
  o Roadmap pour l'adoption technologique et la gestion des changements
• Défis et Solutions 
  o Discussion sur les défis actuels de l'adoption de nouvelles technologies
  o Stratégies pour surmonter les obstacles à l'implémentation d’IA et Big Data
• Bilan et Conclusion 
  o Récapitulation des points clés du cours
  o Session de questions-réponses et collecte de feedback

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  o Vue d’ensemble des innovations influençant la banque (par exemple, blockchain, traitement du langage naturel)
• Planification de l'Implémentation 
  o Méthodes optimales pour intégrer Big Data et IA dans les processus d'examen bancaire
  o Roadmap pour l'adoption technologique et la gestion des changements
• Défis et Solutions 
  o Discussion sur les défis actuels de l'adoption de nouvelles technologies
  o Stratégies pour surmonter les obstacles à l'implémentation d’IA et Big Data
• Bilan et Conclusion 
  o Récapitulation des points clés du cours
  o Session de questions-réponses et collecte de feedback

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  o Vue d’ensemble des innovations influençant la banque (par exemple, blockchain, traitement du langage naturel)
• Planification de l'Implémentation 
  o Méthodes optimales pour intégrer Big Data et IA dans les processus d'examen bancaire
  o Roadmap pour l'adoption technologique et la gestion des changements
• Défis et Solutions 
  o Discussion sur les défis actuels de l'adoption de nouvelles technologies
  o Stratégies pour surmonter les obstacles à l'implémentation d’IA et Big Data
• Bilan et Conclusion 
  o Récapitulation des points clés du cours
  o Session de questions-réponses et collecte de feedback

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  o Vue d’ensemble des innovations influençant la banque (par exemple, blockchain, traitement du langage naturel)
• Planification de l'Implémentation 
  o Méthodes optimales pour intégrer Big Data et IA dans les processus d'examen bancaire
  o Roadmap pour l'adoption technologique et la gestion des changements
• Défis et Solutions 
  o Discussion sur les défis actuels de l'adoption de nouvelles technologies
  o Stratégies pour surmonter les obstacles à l'implémentation d’IA et Big Data
• Bilan et Conclusion 
  o Récapitulation des points clés du cours
  o Session de questions-réponses et collecte de feedback

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  o Vue d’ensemble des innovations influençant la banque (par exemple, blockchain, traitement du langage naturel)
• Planification de l'Implémentation 
  o Méthodes optimales pour intégrer Big Data et IA dans les processus d'examen bancaire
  o Roadmap pour l'adoption technologique et la gestion des changements
• Défis et Solutions 
  o Discussion sur les défis actuels de l'adoption de nouvelles technologies
  o Stratégies pour surmonter les obstacles à l'implémentation d’IA et Big Data
• Bilan et Conclusion 
  o Récapitulation des points clés du cours
  o Session de questions-réponses et collecte de feedback

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  o Vue d’ensemble des innovations influençant la banque (par exemple, blockchain, traitement du langage naturel)
• Planification de l'Implémentation 
  o Méthodes optimales pour intégrer Big Data et IA dans les processus d'examen bancaire
  o Roadmap pour l'adoption technologique et la gestion des changements
• Défis et Solutions 
  o Discussion sur les défis actuels de l'adoption de nouvelles technologies
  o Stratégies pour surmonter les obstacles à l'implémentation d’IA et Big Data
• Bilan et Conclusion 
  o Récapitulation des points clés du cours
  o Session de questions-réponses et collecte de feedback

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