LES TENDANCES DU DIGITAL DSI : Intégrer la transformation digitale de l’entreprise La création de valeur numérique au cœur du système d’information Pour qui Programme 2/ Le SI au cœur de l’entreprise 3/ Inscrire la DSI dans la n DSI, Directeur et responsable informatique. 1/ Comprendre la digitale transformation digitale n Chef de projet informatique. transformation digitale du SI n Mettre le SI au cœur de la n Les atouts de la DSI� n Toute personne devant appréhender une n Une transformation radicale du création de valeur numérique : les n La DSI "Partenaire numérique"� transformation digitale. business : leviers de la transformation et les n Établir une nouvelle gouvernance - l e SI au cœur de l’innovation et modèles associés� entre DRH et DSI� Enjeu : Acquérir les fondamentaux de la création de valeur ; n La sécurité et l’entreprise digitale� n Les nouvelles relations avec - l a digitalisation des services - Adapter le SI au BYOD, aux les services commerciaux et le Prérequis internes ; RSE et à la mobilité� marketing� n Connaissances d’Internet et des enjeux - l a digitalisation des services - I ntégrer des solutions Cloud et nFaire évoluer les équipes� posés par les nouvelles technologies clients� SaaS� n Les profils des spécialistes du d’échange, de communication et de partage. n Digitaliser le poste de travail : • Atelier : Adopter un modèle Digital� - l e collaborateur numérique ; Cloud et gérer les impacts. 4/ Proposer des solutions Objectifs - l a mobilité : omnicanaux et n Valoriser l’information : innovantes de Digitalisation n Comprendre les principes, les enjeux et les multi-devices ; - l es nouveaux usages n Les expériences des entreprises défis de la transformation Digitale du SI. - gérer les flux et les débits� collaboratifs ; "digitalisées"� nSituer le rôle et les attendus de la DSI. n Contrôler l’information : - anticiper le Big Data ; n L’état de l’art des solutions n I dentifier les propositions et les solutions - l es impacts réglementaires� - l es technologies de BAO� technologiques� d’une DSI Digitale. n Les réponses apportées par les Points forts / Moyens pédagogiques solutions "Cloud"� n Le +digital : Un outil d’autodiagnostic de la culture digitale de n La créativité au service de la mon entreprise� recherche de solutions digitales n Une formation répondant aux besoins spécifiques des managers en innovantes� charge de l’informatique� n Des retours d’expériences et des cas concrets de transformation digitale dans différents métiers� n Des ateliers pour s’approprier les points clés� 2jours (14h présentiel ) Paris Réf� 8169 8 avr > 9 avr17 juin > 18 juin 1 380 €HT10 oct > 11 oct 38 € ParisHT 5 déc > 6 déc Data Mining et Machine Learning Analyses de texte et auto-apprentissage Pour qui Programme n Analyse en composantes 6/ Text Mining n I ngénieurs, analystes, responsables 1/ Introduction principales n Analyse statistique de corpus marketing n Data Mining vs Big Data nAnalyse d’affinité n Détection automatique de n DataAnalysts, Data Scientists, Data Steward n Data Mining vs Machine Learningn Agglomration hiérarchiqué e & langues n Toute personne intéressée par les vs Deep Learning dendrogrammes n Table de contingence de mots techniques de Data Mining et de Learning n Apprentissage supervisé vs n Positionnement n Matrice d’adjacence de mots Machine Apprentissage non supervisé et multidimensionnel dans un corpus Enjeu : Se perfectionner méta-apprentissage nK-means et SVM n Analyse Sémantique Latente 2/ Ingénierie de la décision 5/ Machine Learning (LSA) Prérequis n Analyse procédurale hiérarchique n Régression logistique binaire 7/ Big Data n Problème d’association stable n GLM et One-R n Gestion de gros volumes de n Connaître l’utilité du Data Mining et les n Chaîne de Markov discrète n Regroupement ID-3 données problématiques du Big Data dans le ciblage 3/ Sélection d’instances n Liste de décision économique n Échantillonnage balancé n Regroupement par régression Objectifs n Échantillonnage stratifié d’arbres 4/ Data Mining n Arbres aléatoires n Comprendre les différences entre apprentissage automatique supervisé, non Points forts / Moyens pédagogiques supervisé et meta-apprentissage? n Une formation très pratique : 90% du temps de la formation est dédié à n Savoir transformer un gros volumes de lamise en pratique pour une meilleure assimilation de notions de base données à priori hétérogène en information n Cetteformation est basée sur desexercices principalement proposés � utile par le formateur et tirés de l’ouvrage qui sert de support pour la n Maîtriser l’utilisation d’algorithmes d’auto- formation apprentissage adaptés à une solution nLes travaux pratiques sont principalement réalisés avec R et Pyhton d’analyse n Des consultants expérimentés partagent leur savoir-faire avec les n Comprendre comment exploiter de gros participants� volumes de données textuelles 2jours (14h présentiel ) Paris Réf� BI105 7 janv> 8 janv Formation organisée sur demande en interentreprises à 1 395 €HT 14mars > 15 mars Lyon, Aix-en-Provence, Toulouse, Bordeaux, Nantes, 46 € ParisHT 20juin > 21 juin Rennes, Lille et Strasbourg 17oct > 18 oct 2 déc >3 déc Conseils et inscriptions au01 55 00 90 90 ❘ www.cegos.fr © Cegos 2019 Toutes nos formations sont réalisables dans votre entreprise à la date qui vous convient. 1057