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Plan du cours

Jour 1

Les fondations des produits de données et de la stratégie
Introduction aux produits de données modernes
Produits de données vs systèmes de données traditionnels
Les données comme atout stratégique pour les affaires
Composants clés d'un écosystème de produits de données
Identification des problèmes métier adaptés aux produits de données
Aperçu du cycle de vie des produits 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 du produit de données
Principes de conception des produits de données
Compréhension des personas utilisateurs et des consommateurs de données
Modèles d'architecture de données (centralisé vs maillage de données [Data Mesh] vs hybride)
Conception de pipelines de données évolutifs
Modélisation des données pour les analyses et les usages opérationnels
APIs et couches d'accessibilité aux données
Infrastructure cloud pour les produits de données (aperçu AWS / Azure / GCP)

Jour 3

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

Jour 4

Analyse, intégration de l'IA et gouvernance
Intégration des analyses 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 des produits de données

Jour 5

Déploiement, mise à l'échelle et industrialisation
Industrialisation 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 au sein des organisations
Stratégies de monétisation des produits de données
Tendances futures : IA générative et produits de données autonomes
Présentation du projet final et session de feedback

Pré requis

  • Une compréhension basique des concepts de données et du reporting d'entreprise est recommandée.
  • Une familiarité avec Excel ou tout autre outil d'analyse de données de base est un plus.
  • Une sensibilisation à la manière dont les données soutiennent la prise de décision en entreprise sera bénéfique.
  • Aucune connaissance avancée en programmation ou en technique 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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