Data Science Entreprise : Stratégies et Mise en Œuvre Opérationnelle — Formation certifiante | Soclecommun

La transformation des métiers accélère. La formation Data Science Entreprise : Stratégies et Mise en Œuvre Opérationnelle vous donne les compétences pour rester dans la course.

Cette formation d'une journée s'adresse aux professionnels devant piloter ou accompagner la transformation par la data science dans leur organisation. Elle combine théorie et ateliers concrets pour évaluer les opportunités, identifier les contraintes techniques et budgétaires, et construire une feuille de route réaliste. Les participants repartent avec des méthodes reproductibles pour valoriser les données, optimiser les coûts et sécuriser les projets. L'approche est orientée entreprise, avec des retours d'expérience sectoriels et des outils adaptés aux contraintes industrielles.

Objectifs

• Évaluer le potentiel d'application de la data science dans son secteur métier", "Identifier les coûts et les risques liés à un projet data", "Construire une feuille de route opérationnelle adaptée à son entreprise", "Prioriser les actions en fonction des enjeux métier et des contraintes techniques", "Mesurer l'impacité financière d'un projet data"]

Programme

[{"module": "Data Science en Entreprise : De l'opportunité au pilotage", "content": "Matinée 1 : Comprendre les enjeux business de la data science. Identifier les cas d'usage prioritaires dans son secteur. Analyse des coûts : infrastructure, compétences, maintenance. Après-midi 1 : Atelier pratique - Construction d'une feuille de route data. Méthodologie pour évaluer la faisabilité technique et financière. Cas concrets : retours d'expérience d'entreprises dans l'industrie, la finance et la santé. Outils de suivi et indicateurs de performance. Évaluation des risques et plan d'action.", "duration_hours": 7}]

Modalités

• Durée : 1 jour (7 heures)
• Format : presentiel
• Tarif : Sur devis , finançable OPCO

Cette formation est dispensée par BusinessDigital.fr, organisme certifié Qualiopi (NDA 84692529769).