- Data analytics, statistique,analyse des données - Connaissances fondamentales en statistique, analyse des données (y compris corrélation, régression et segmentation) et méthodes de prévision – Croissance (décroissance), calculs d’indices
Fondamentaux
Public visé
- Auditeurs internes
- Banquiers / Chargés d'affaires
- Directeurs et contrôleurs financiers
- Experts comptables, Commissaires aux comptes
- Responsables financiers, consolidation et comptables
- Trésoriers
1 jour
Explorer les usages de la Data et de l’IA pour renforcer la performance et le pilotage en entreprise
Pré-requis
Aucun niveau de connaissance préalable n’est requis
Objectifs
◗ Mesurer l’importance de la donnée aujourd’hui et les possibilités offertes par la révolution Data.
◗ Exploiter les outils disponibles et leurs domaines d’application.
◗ S’approprier les usages de la Data Analytics et de l’IA pour anticiper les évolutions, piloter l’activité et soutenir la prise de décision.
Programme de la formation
◗ Mesurer l’ampleur de la révolution Data
– Changements liés à l’explosion des volumes de données
– Rôle stratégique de la donnée dans l’entreprise
– Nouveaux produits, services et organisations centrés data
✔ COMPRENDRE | Illustration : évolution des usages Data dans les secteurs clés
✔ ÉVALUER | Quiz : à votre avis… Toutes les fonctions sont-elles concernées par le Big Data ?
◗ Comprendre le Big Data et ses enjeux
– Définition du Big Data à travers les 5V (Volume, Vélocité, Variété, Véracité, Valeur)
– Liens entre Big Data, BI, IA et Machine Learning
– Cas d’applications concrets dans le domaine financier
✔ COMPRENDRE | Étude de cas : analyse d’une chaîne de valeur Data (de la donnée brute à la connaissance)
✔ ÉVALUER | Quiz : à votre avis… Quels sont les enjeux de qualité des données pour l’entreprise ?
◗ Appréhender la logique des modèles prédictifs
– La modélisation d’une décision d’entreprise
– Fonctionnement des algorithmes de Machine Learning
– Prédiction vs jugement vs action
– Étapes d’un projet d’analyse prédictive
✔ APPLIQUER | Cas pratique : identifier les données nécessaires à un modèle de prévision de ventes
✔ COMPRENDRE | Illustration : cycle de décision Data-driven dans l’entreprise
✔ ÉVALUER | Quiz : à votre avis… Quel algorithme pour répondre à quelle question ?
◗ Structurer une démarche analytique efficace
– Démarche projet : compréhension, acquisition, préparation, modélisation, déploiement
– Outils de la Business Intelligence et de la Data Analytics
– Questions clés à se poser pour transformer la donnée en valeur, facteurs clés de succès
– Source de données, bases relationnelles et dimensionnelles, granularité, dimension, faits
✔ EXPÉRIMENTER | Atelier : construire une matrice simple d’analyse descriptive (data > info > valeur)
✔ ÉVALUER | Quiz : à votre avis… Que doit contenir un modèle de données pertinent ?
◗ Gouverner la donnée et développer la culture Data
– Gouvernance, sécurité, qualité et conformité (RGPD, traçabilité…)
– Nouveaux métiers de la donnée : data analyst, data scientist, …
– Rôle du financier comme prescripteur d’information
✔ COMPRENDRE | Brainstorming : quels rôles pour la finance dans la gouvernance des données ?
✔ APPLIQUER | Cas pratique : identifier les actions à mettre en place pour développer une culture data
Pourquoi choisir cette formation ?
Ce module est une étape préalable indispensable pour aborder la Data Analytics et l’IA en finance. En une journée, il vous donnera l’ensemble du vocabulaire et des clés de lecture, vous ouvrira l’univers des possibles et fera un inventaire des outils disponibles.
À l’issue de cette formation, vous serez en mesure de définir votre propre parcours de montée en compétence en fonction du contexte de votre poste et de vos besoins.
Méthode pédagogique et modalités d’évaluation
Avant la formation : recueil de vos attentes depuis votre espace web 15 jours avant le début de la formation et auto-diagnostic de vos compétences.
Méthodes pédagogiques : une diversité de méthodes pédagogiques pour répondre aux différents profils d’apprentissage, encourager la participation active et consolider les acquis par l’expérimentation et la pratique.
Supports pédagogiques : support d’animation, apports documentaires (fiches de synthèse, tableaux…) et autres ressources disponibles dans votre espace.
Pendant la formation : alternance de développements théoriques et d’illustrations tirées de cas réels. Une mise en situation des participants est proposée. De nombreux cas pratiques permettent de valider l’acquisition des compétences au fur et à mesure de la formation.
Suivi et évaluation de la formation : feuille d’émargement et attestation de fin de formation. Évaluation à chaud et à froid assurée par la solution LearnEval.
Prix
1 295 € HT
Témoignages
Formation Data
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Formation Data
Jonathan C.
Entreprise
Formation