Se former en Leading Data Science & Engineering : Piloter l’innovation par la donnée en entreprise | Jpasl

Leading Data Science & Engineering : Piloter l’innovation par la donnée en entreprise propose un chemin balisé, du premier module au certificat.

Cette formation s’adresse aux entreprises souhaitant passer d’une approche opportuniste de la donnée à une gestion structurée et scalables du data science et du data engineering. Elle aborde les défis concrets de l’industrialisation des projets data : choix des architectures, intégration des pipelines, gouvernance des équipes et alignement avec les enjeux métiers. Aucun prérequis technique avancé n’est nécessaire, mais une expérience en gestion de projets ou en encadrement technique facilite l’appropriation. À l’issue de la session, les participants seront capables d’évaluer les besoins en compétences, de prioriser les investissements technologiques et de mise en œuvre de bonnes pratiques en gestion des équipes pluridisciplinaires.

Objectifs

• Comprendre les fondements techniques et organisationnels d’un écosystème data performant", "Identifier les compétences clés à mobiliser pour une équipe data efficace", "Savoir arbitrer entre solutions sur étagère et développements internes", "Maîtriser les bonnes pratiques d’industrialisation des pipelines data", "Savoir mesurer la valeur générée par les projets data et en rendre compte"]

Programme

[{"module": "Stratégie et gouvernance data : aligner la donnée avec les objectifs métiers", "content": "Cadrage des enjeux : comment la donnée crée ou détruit de la valeur. Définition d’une vision data alignée avec la stratégie d’entreprise. Rôles et responsabilités dans une équipe data : qui fait quoi ? Gouvernance des données : cadre réglementaire et bonnes pratiques. Étude de cas : analyse comparative de deux stratégies data dans des secteurs distincts.", "duration_hours": 3}, {"module": "Architectures data : choisir la bonne solution pour son contexte", "content": "Panorama des architectures data : data lake, data warehouse, lac de données hybrides. Critères de choix : coût, scalabilité, maintenance. Étude des solutions cloud vs on-premise. Benchmark des outils open source et propriéta

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).