APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE

Dans le monde en pleine expansion d'aujourd'hui, la technologie domine plus que jamais. Alors que de plus en plus de produits deviennent numériques, la quantité de data générée et collectée augmente, de même que les opportunités d'emploi liées à la data.

L'une des fonctions en plein essor sur le marché actuel dans le monde entier est celle de chef de produit Data (et éventuellement AI, mais pas toujours), c'est-à-dire un professionnel ayant une expérience de la science et de l'analyse Data et de la gestion de produit.

Avec l'accès croissant au data, les chefs de produit ont désormais la possibilité d'utiliser le data à leur avantage, non seulement pour améliorer les produits existants, mais aussi pour créer des produits entièrement nouveaux.

Objectifs

Obtenez une vue d'ensemble de la plupart des concepts et méthodologies associés à la gestion des produits data & AI.

Vous repartirez avec la capacité de

Ce cours offre une vue d'ensemble complète pour un chef de produit dans le domaine de l'analyse data, de la science data et de l'IA.

Le cours est structuré de manière à être adapté aux débutants. Même si vous ne connaissez pas la science data et l'IA ou si vous n'avez pas d'expérience préalable en matière de gestion de produits, nous vous mettrons à niveau dans les premiers chapitres. Nous commencerons par une introduction à la gestion de produits pour l'IA et data. Vous apprendrez quel est le rôle d'un gestionnaire de produit et quelle est la différence entre un gestionnaire de produit et un gestionnaire de projet.

Nous continuerons en introduisant quelques concepts technologiques clés pour l'IA et data. Vous apprendrez à faire la distinction entre l'analyse data et la science data, quelle est la différence entre un algorithme et une IA, ce qu'est l'apprentissage automatique et ce qu'est l'apprentissage profond, et quels sont les différents types d'apprentissage automatique (supervisé, non supervisé et apprentissage par renforcement). Ces deux premiers modules du cours vous fourniront les bases du domaine en un rien de temps et vous aurez une excellente vue d'ensemble de l'IA et de la science data aujourd'hui.

Ensuite, dans le module 3, nous commencerons à parler de la stratégie commerciale pour l'IA et Data. Nous verrons quand une entreprise doit utiliser l'IA, comment effectuer une analyse SWOT et comment élaborer et tester une hypothèse. Dans cette partie du cours, vous recevrez votre première mission - créer une proposition commerciale.

Le module 4 se concentre sur l'expérience utilisateur pour l'IA et Data. Nous parlerons de l'identification du problème central, des méthodes de recherche sur les utilisateurs, de la manière de développer des personas d'utilisateurs et de la manière d'aborder le prototypage de l'IA. Dans le module 5, nous parlerons de la gestion de data. Vous apprendrez comment trouver data pour vos projets et comment gérer cette data. Vous aurez également une idée du type de data dont vous avez besoin lorsque vous travaillez avec différents types d'apprentissage automatique.

Dans les modules 6, 7, 8 et 9, nous examinerons le cycle de vie complet d'un projet scientifique d'IA ou de data dans une entreprise. Du développement du produit à la construction du modèle, en passant par l'évaluation de ses performances et son déploiement, vous serez en mesure d'acquérir une idée globale de la manière dont ce processus fonctionne dans la pratique.

Les modules 10, 11 et 12 sont également très importants. Vous apprendrez à gérer des équipes scientifiques et d'intelligence artificielle data et à améliorer la communication entre les membres de l'équipe. Enfin, nous ferons quelques remarques nécessaires concernant l'éthique, la vie privée et les préjugés.

Matériel de formation

• Documents d'aide à la formation,
• Méthodologie de la proposition commerciale

L'évaluation

L'évaluation des acquis se fait tout au long de la session par le biais d'ateliers et de mises en pratique. Une évaluation à chaud de la satisfaction des stagiaires est systématiquement réalisée en fin de session et une attestation de formation est délivrée aux participants mentionnant les objectifs de la formation, la nature, le programme et la durée de l'action de formation ainsi que la formalisation des acquis.

Conditions préalables

Aucune compétence particulière n'est requise, l'idéal étant d'avoir une expérience préalable en matière de gestion de projet.

Public

• Propriétaires de produits, gestionnaires qui souhaitent perfectionner leurs compétences
• Toute personne souhaitant s'initier à la gestion des produits data

Matériel nécessaire

Ordinateur portable récent (<5 ans) avec droits d'administration