Certificat de Compétences (70 heures)
Unité de Compétence (7 heures)
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Esprit Critique

Data sciences pour manager

Formez-vous en ligne pour mieux appréhender les Data sciences - Prochaine session : 15 janvier 2021
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Ouverture de la prochaine session : 15 janvier 2021

Code promo tarif Early Bird 2650 € au lieu de 2950 € (valable jusqu’au 15 décembre 2020) : EARLYB24

Pour toute demande de facilité de paiement, n’hésitez pas à nous contacter

Présentation

Ce Certificat de Compétences est destiné aux managers métiers et a comme objectif de leur permettre d’améliorer leur appréhension des Data sciences afin de mieux travailler avec les experts techniques, de savoir identifier les opportunités de création de valeur et les transformer en projets concrets.

Il n’est pas destiné aux experts des technologies de l’Information ou des Data sciences.

Certificat de Compétences composé de 7 Unités de Compétence, ainsi que d’un projet d’action.

Le Certificat de Compétences « Data Sciences pour manager » permet de valider le bloc de compétences n°2 « Management opérationnel spécialisé » Option 2 « Manager la fonction Marketing » de la certification professionnelle « Manager Dirigeant » inscrite au RNCP (niveau 7 anciennement niveau I).
Éligible au financement CPF via moncompteformation.gouv.fr


Prochaine session de projet d’action : 15 avril 2021 - 30 juin 2021

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À propos

Les objectifs de la formation

L’évolution des technologies de l’information permettent des traitements de données avancés « les Data sciences ». Ces traitements apportent la promesse de création de valeur pour l’entreprise. Cependant, cette création de valeur n’est pas qu’une question technologique : elle requiert l’implication des managers de tous les métiers. En effet, eux seuls savent quelle information créerait le plus de valeur dans une situation donnée.

Cette formation vous permettra de :
– Comprendre ce que les Data sciences permettent de faire et leur contraintes

– Comprendre l’impact du traitement de l’information sur les modèles économiques

– Être capable d’identifier les risques en matière de sécurité de l’information (protection de la valeur créée) et concernant l’intrusion dans la vie privée (RGPD, perception…)

– Savoir mobiliser son équipe et gérer un projet Data

Fonctionnement

Les points forts du Certificat de Compétences

  • Un apprentissage qui s’adapte à votre rythme : Formez-vous 100% en ligne, à votre rythme, où vous voulez.

  • Un parcours certifiant et éligible au financement via moncompteformation : Le parcours de formation est validé par un Certificat délivré par une institution académique prestigieuse.

  • Une formation au plus près des besoins du marché. L’offre de compétences a été définie en collaboration avec des entreprises partenaires regroupées au sein d’un Client Advisory Board.

  • Des contenus accessibles à tous : les contenus sont opérationnels et accessibles sans pré-requis.

  • L’accompagnement d’un tuteur. Le projet d’action est un travail collectif, réalisé sous la supervision d’un tuteur et validé par un jury.

  • Une mise en pratique des compétences acquises. Au-delà de l’apprentissage, le projet d’action vous permet de mettre en pratique les compétences acquises.

  • Une plateforme de formation performante. La plateforme de formation est facile d’utilisation et propose des learning analytics précis et pertinents pour un meilleur suivi de votre progression.

Formateur

Formateur associé à la formation

Programme
7 Unités de Compétence
1 projet d'action
Chapitre 1 : Le «déluge de données»

Mise en perspective dans ce qu’il convient d’appeler “le déluge de données"

  • Déluge de données – le monde est connecté
  • Déluge de données – fracture numérique
  • Quiz de fin de chapitre
Chapitre 2 : «Big Data» qu'est-ce que c'est ? 

Caractérisons le Big Data : le Big Data, qu’est-ce que c’est ? Et aussi, qu’est-ce que ce n’est pas ?

  • 3 V
  • Deux types d’utilisation
  • Exemples d’;application
  • Le choix des données pour apprendre plus
  • L’enrichissement de la décision
  • L’accélération de l’analyse
  • La transformation des processus
  • 3V… et pourquoi pas 4 ou 5 ?
  • Quiz de fin de chapitre
Chapitre 3 : Sources de données

Réflexion sur les sources de données

  • Multiples sources de données
  • Monde informationnel / monde physique
  • Un nouveau flux à fort potentiel : l’Internet des objets
  • Problèmes d’accessibilité data
  • Quiz de fin de chapitre
Chapitre 4 : Limitations et risques 

Étude des limitations et des risques associés au Big Data

  • Corrélation vs causalité
  • Qualité des données
  • Bruit
  • Effet boîte noire
  • Perte, vol ou modifications de données
  • Quiz de fin de chapitre
Chapitre 5 : Cas final

Étude de cas final permettant de mettre en pratique les apports de la formation et de valider la compétence acquise

Chapitre 1 : L'Internet des Objets, qu'est-ce que c'est ?

Ce chapitre donne une définition de l’Internet des Objets

  • Définir l’Internet des objets
  • Généralisation d’une connectivité type Internet
  • Fusion du monde physique et du monde informationnel
  • L’IdO reste un concept flou… ou riche !
  • Quiz de fin de chapitre
Chapitre 2 : Une technologie : RFID

Ce chapitre présente la technologie RFID et ses fonctionnalités

  • Transpondeur, lecteur et architecture
  • Une technologie multiple
  • 4 fonctionnalités
  • Information à l’item
  • Quiz de fin de chapitre
Chapitre 3 : Exemples d'application

Ce chapitre aborde des exemples d’application de l’Internet des Objets, en lien avec le Big Data

  • Meilleure traçabilité
  • Liens avec l’apprentissage automatique (Big data)
  • Exemples d’applications grand public
  • Exemples d’applications pour un fabricant d’avions
  • Quiz de fin de chapitre
Chapitre 4 : Création de valeur et modèles économiques

Ce chapitre montre au travers d’exemples comment adapter le modèle économique pour créer de la valeur

  • Un cas en distribution de vêtements
  • Élargir le périmètre de création de valeur
  • Une première vision
  • Une seconde vision
  • 2 modèles économiques menant à 2 écosystèmes différents
  • Quiz de fin de chapitre
Chapitre 5 : Cas final

Étude de cas final permettant de mettre en pratique les apports de la formation et de valider la compétence acquise

Chapitre 1 : Valeur, coût et limites des big data

À l’issue de ce chapitre les participants seront capables de décrire les caractéristiques économiques des données, d’expliquer les trois rôles des données dans les business models, de décomposer les coûts des données massives et d’expliquer les principales limites à l’utilisation des données

  • Les fondements économiques de la donnée
  • Les rôles des données dans les business models : matière première, levier, actif stratégique
  • De la collecte à la visualisation : combien coûtent les données ? Comprendre les limites des données et de leur utilisation
  • Quiz de fin de chapitre
Chapitre 2 : Les données comme matière première


À l’issue de ce chapitre les participants seront capables d’expliquer les mécanismes de tarification des données, de décrire le business models des data brokers et des intermédiaires et de donner des exemples d’industriels qui commercialisent des données.

  • À quel prix s’achètent et se vendent les données ?
  • Les données au cœur du business model des data brokers
  • Les places de marché, intermédiaires de transaction
  • La commercialisation, un business model complémentaire pour les industriels
  • Quiz de fin de chapitre
Chapitre 3 : L'effet de levier des données sur le business model

À l’issue de ce chapitre les participants seront capables d’expliquer comment les données permettent de réduire les coûts d’une activité, d’expliquer comment les données permettent d’identifier de nouvelles opportunités commerciales et de décrire les conditions requises pour que les données améliorent la performance d’un business model

  • Utiliser les données pour améliorer son business model
  • Les effets sur les coûts : améliorer la performance de l’organisation et les processus opérationnels 
  • Les effets sur les revenus : mener des innovation et développer les revenus avec les clients existants
  • Les conditions nécessaires pour que les données génèrent de la performance
  • Quiz de fin de chapitre
Chapitre 4 : Les données, un actif stratégique


À l’issue de ce chapitre les participants seront capables de décrire le rôle des données dans les modèles bi-face, d’expliquer comment les données permettent de faire évoluer un business model vers un modèle de service et de présenter les intérêts stratégiques de l’ouverture des données

  • Comment faire de ses données un actif distinctif
  • Les modèles bi-face : quand la donnée est échangée contre un service
  • Utiliser les données pour s’arroger une position favorable dans un écosystème
  • Développer un business model de service
  • Open data et stratégies d’ouverture
  • Quiz de fin de chapitre
Chapitre 5 : Les batailles concurrentielles renouvelées avec les données


À l’issue de ce chapitre les participants seront capables de décrire en quoi les données renouvellent le paysage concurrentiel sur les marchés non numériques, d’expliquer le rôle des données dans les effets de réseaux et de présenter les enjeux stratégiques des acteurs historiques associés aux données 

  • Plateformes, moteurs de recherche et acteurs historiques, la concurrence entre business models
  • Les données, accélérateur de conquête pour les plateformes
  • Les stratégies directes et indirectes des moteurs de recherche
  • Les acteurs historiques s’équipent en ressources numériques
  • Quiz de fin de chapitre
Chapitre 6 : Cas final

Étude de cas final permettant de mettre en pratique les apports de la formation et de valider la compétence acquise

Chapitre 1 : Cadre légal européen : la RGDP

  • Évolution du cadre légal : d’une directive à un règlement – une question de confiance…
  • Définition centrale : données à caractère personnel
  • Positionnement politique sociétal
  • Contraintes imposées au traitement
  • Droits du sujet
  • Contrôle et sanctions
  • Impact du RGPD sur les entreprises
  • Quiz de fin de chapitre
Chapitre 2 : Spécificités Big Data et IdO

  • Big Data : capacités accrues de désanonymisation
  • Big Data : « savoir » plus avec moins
  • IdO : contenu et marquage
  • IdO : qui/quoi se souvient de qui/quoi ?
  • Quiz de fin de chapitre
Chapitre 3 : Un détour par le droit à l'oubli

  • L’histoire espagnole et le problème
  • Une problématique très complexe
  • Quiz de fin de chapitre 
Chapitre 4 : Différents points de vue

  • Entité négociable ou droit fondamental ?
  • Identifier ou distinguer ?
  • Une définition ?
  • Différents modèles économiques
  • Une réalité complexe, en évolution
  • Quiz de fin de chapitre
Chapitre 5 : Cas final

Étude de cas final permettant de mettre en pratique les apports de la formation et de valider la compétence acquise

Chapitre 1 : Enjeux de la sécurité de l'information

  • Quelle menace ?
  • Enjeu privé et public
  • Un coût et aussi une source de profits
  • Quiz de fin de chapitre
Chapitre 2 : Analyse de la menace

  • Structure IT, modèles économiques et sécurité de l’information
  • Appréhension systémique
  • 6 aspects critiques de la SSI
  • Analyse de risque et proportionnalité
  • Menace interne : les employés
  • Ingénierie sociale
  • Exemple de recommandations
  • Échec de nombreuses compagnies
  • Quiz de fin de chapitre
Chapitre 3 : Sensibilisation à la sécurité de l'information (ISA)

  • ISA
  • ISP
  • Techniques de neutralisation
  • Conception d’un programme de sensibilisation
  • Conception d’une action de sensibilisation
  • Quiz de fin de chapitre
Chapitre 4 : Cas final

Étude de cas final permettant de mettre en pratique les apports de la formation et de valider la compétence acquise

Chapitre 1 : Déroulé et objectif d’un projet data

  • Objectif d’un projet data : création de valeur                    
  • Projet data en 5 étapes               
  • Créer encore plus de valeur !                    
  • Quiz de fin de chapitre 
Chapitre 2 : Un projet data s’appuie sur un système d’information

  • Système d’information                
  • Exemple d’inadéquation entre résultats d’un projet data et SI                   
  • Sujets complémentaires relatifs au système d’information                                                        
  • Quiz de fin de chapitre 
Chapitre 3 : Compétences et organisations pour mener des projets data

  • Expertise de la frontière                             
  • Organisations types                      
  • Parlez-vous le projet data ?                       
  • Compétences techniques, managers et organisation                     
  • Quiz de fin de chapitre 
Chapitre 4 : Gestion de projet

  • Projets et Gestion de Projets                    
  • Gestion des parties prenantes (stakeholders management)                       
  • Gestion de la portée du projet                 
  • Gestion du temps des projets                   
  • Gestion des RH                
  • Quiz de fin de chapitre 
Chapitre 5 : Jeux politiques / gestion du changement           

  • Gestion des Risques                      
  • Gestion des coûts                          
  • Approche agile de la gestion de projets data                     
  • Jeux de pouvoir dans les projets data                   
  • Comment traiter les jeux de pouvoir dans les projets data ?                       
  • Quiz de fin de chapitre 
Chapitre 6 : Cas final

Étude de cas final permettant de mettre en pratique les apports de la formation et de valider la compétence acquise

Chapitre 1 : Coding

  • Pile d'abstraction et langages informatiques                     
  • Algorithmes et programmation                
  • Quiz de fin de chapitre
Chapitre 2 : Intelligence artificielle

  • Qu'est-ce que l'Intelligence artificielle ?               
  • Apprentissage automatique                     
  • Focus sur les réseaux de neurones                         
  • Quiz de fin de chapitre
Chapitre 3 : Confiance

  • Confiance et confiance en une technologie                        
  • Transparence des algorithmes                 
  • Quiz de fin de chapitre
Chapitre 4 : Open Data

  • Open Data : définition, motivations                       
  • Open data de la ville de Paris    
  • Liens entre Open Data et Open Innovation                        
  • Quiz de fin de chapitre
Chapitre 5 : Interface physique - virtuel

  • Smart Grid                         
  • Smart City                          
  • Digital twins                      
  • Réalité virtuelle vs Réalité augmentée                 
  • IT et développement durable : les machines                      
  • IT et développement durable : l'humain                              
  • Quiz de fin de chapitre                                
Chapitre 6 : Blockchain

  • Blockchain : qu'est-ce que c'est ?                            
  • Fonctionnement de la blockchain                           
  • Quiz de fin de chapitre
Chapitre 7 : Technologies: ne pas être victime de la mode !

  • Hype curve de Gartner                
  • Diffusion de l'innovation                             
  • Quiz de fin de chapitre
Chapitre 8 : Quiz final

Étude de cas final permettant de mettre en pratique les apports de la formation et de valider la compétence acquise

Qu'est-ce qu'un projet d'action ? 

 

  • Le projet d’action vous permet de mettre en pratique les compétences acquises en validant les 7 Unités de Compétence (UC) du Certificat de Compétences (CC).
  • Il s’agit d’un travail de groupe qui se conclut par une soutenance devant jury et qui permet d’obtenir la validation du CC. La notation est commune au groupe sauf pour la partie de la soutenance finale où le jury peut adapter la note à la prestation individuelle des apprenants.
Inscription à la plateforme

 

  • Lors de l’achat d’un CC, vous êtes inscrit aux 7 UC et à un cours supplémentaire pour le projet d’action. Le déroulement du projet d’action sera communiqué lors du Kick-off de lancement.
  • La session du projet d’action étant liée à des dates de début et de fin.
  • Pour pouvoir être inscrit à une session du projet d’action, il faut avoir validé 7 UC (Min 60%) dans les trois dernières années.

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