Concevoir et piloter un projet data science pour l’assurance (CPPDS)
Cette formation est destinée aux managers pour améliorer leur compréhension des data sciences afin de mieux dialoguer et travailler efficacement avec les experts techniques, et de savoir identifier les opportunités de création de valeur et de les transformer en projets concrets.
Prochaine(s) session(s) :
Idéale pour les managers qui souhaitent être initiés aux nouveaux algorithmes et piloter les parties prenantes dans un projet de data science, la formation est animée par des experts reconnus du secteur de l’assurance qui vont à l’essentiel !
PUBLIC VISE ET PRE-REQUIS
Professionnels des métiers de l’assurance, de la banque ou de la finance en situation d’encadrement ou de prise de fonction d’une équipe de datascientists ou d’un projet data science, souhaitant mettre à niveau leur connaissance des enjeux de la data science pour leur entreprise.
Aucune modalité pour accéder à la formation hormis les pré-requis et l’envoi du formulaire d’inscription (avec pièces demandées).
OBJECTIFS DE LA FORMATION
– Se familiariser avec l’univers de la data science
– Identifier des cas d’usages où le Machine Learning serait pertinent
– Assimiler les « best practices » pour mieux encadrer des datascientists
– Comprendre les enjeux & difficultés d’un projet par la pratique :
- Traiter un cas concret sans avoir besoin de programmer
- Intégrer les aspects techniques nécessaires au lancement, au pilotage et/ou à la supervision des projets de data science
- Réaliser un modèle de Machine Learning en intégrant l’ensemble des étapes projet, incluant le marketing interne
– NEW : Démystifier les IA génératives : opportunités & limites
PROGRAMME DE LA FORMATION
- Les notions clés et le vocabulaire technique de data science
- L’environnement et outils informatiques du datascientist
- Exploration et choix d’univers de données : éléments d’architecture des bases de données, constitution des bases de données et étapes de traitement des données
- Gouvernance des projets data science
- Les algorithmes de Machine Learning et comment les interpréter
MOYENS ET METHODES PEDAGOGIQUES
- Présentations didactiques
- Etudes de cas en groupe
- Utilisation de Dataiku DSS outil de data science
- Échanges autour de cas concrets
LE + DE LA FORMATION
En amont de la formation, un questionnaire de positionnement permettra aux intervenants d’adapter le contenu du programme en fonction des attentes et des compétences des stagiaires.
INTERVENANTS
EVALUATION DE LA FORMATION / SANCTION DE LA FORMATION
- Quizz et résumés à chaque fin de journée
- Présentation des projets construits pendant les 3 jours
BILAN DE SATISFACTION DE LA FORMATION
Une formation plébiscitée par les anciens stagiaires :
2023 : 100 % de satisfaction globale
2022 : 100 % de satisfaction globale
Découvrez ici l’évaluation complète de satisfaction effectuée par les stagiaires de la dernière session de formation (mars 2021)
TEMOIGNAGES ANCIENS STAGIAIRES
Découvrez le témoignage complet d’Olivier Claeys, en charge de la « Digital Factory » de Groupama Gan Vie, stagiaire de la session d’octobre 2020 en cliquant ici
rencontre avec anat chefner, intervenante et coordinatrice du programme, QUI PRESENTE LES FORCES DE CETTE FORMATION
Découvrez l’intégralité de l’interview d’Anat Chefner en cliquant ici
