Catalogue de Formations - Kereon Intelligence · 2020. 7. 7. · Cette introduction à...

Catalogue de Formations Deuxième semestre 2020

Sommaire

Qui sommes-nous ? 3

Liste des formations 4

Nos formateurs 49

Planning des formations 52

Bulletin d’inscription 53

Ils nous font confiance 54

Contactez-nous 55

KKerereoeonn IInnttellelliiggenence,ce, enen qquuaalliitté é dde e pprreeststaattaaiirre e dde e ffoorrmamattiioonn,, estest enenrreeggiiststrréé sosouus s llee nnuumémérroo 775577990011117799 aauupprrèsès dduu PPrrééffetet ddee llaa rrégégiioonn NNoouuvvellellee--AqAquuiittaaiinnee

2

https://us10.list-manage.com/survey?u=bc355c734a8ff65ae28693bd7&id=0056ebbe80

Qui sommes-nous ?

Kereon Intelligence est un cabinet spécialisé en Data qui accompagne

le développement et la performance des entreprises en révélant les

richesses de leur patrimoine de données.

Nous intervenons sur l’ensemble du cycle d’un projet data :

• Conseil : détection et déploiement de cas d’usages, études et

conceptions d’architecture, Diagnostic Data Intelligence Artificielle

(référencé par la BPI France)… ;

• Réalisation : Expérimentation Data, Solution Big Data, IA, IoT, Data

Science (Analyse et Visualisation, Data management, PMO, Mise en

conformité RGPD…) ;

• Formation et Coaching : du module de Sensibilisation à la Data et la

Masterclass) ;

• Sourcing : accompagnement au recrutement des experts data.

Nous produisons de la valeur immédiate à l’aide de l’approche

méthodologique Intuitive© :

• En mettant la data au service de votre stratégie métier ;

• En intégrant la data au sein de votre stratégie IT.

Présent en France et à l’international, Kereon Intelligence est basé à

Niort, Paris, Brest, Bordeaux et Salt Lake City (USA).


3

Liste des formations

Découverte

Découverte de l’Intelligence Artificielle

Qu’est-ce que la Data ?

Les enjeux de la donnée pour le secteur public

Valorisation de l’entreprise par la Data

Les fondamentaux de la Data dans le monde de l’Industrie et de l’Energie

IoT (Internet des objets)

Découverte de l’IoT : vue d’ensemble complète

Les outils Data

Traitement des données avec Apache Spark

Traitement de la langue naturelle

La préparation des données avec Trifacta

Introduction à la Stack Elastic

Initiation à la Data Viz

Gouvernance de la donnée

Initiation à la Data Gouvernance

Formation RGPD 1 jour

Formation RGPD 2 jours

RGPD : Atelier de mise en conformité (sur-mesure)

Devenir Délégué à la Protection des Données (DPD/DPO)

Comprendre et appréhender l’audit du Système d’Information

Comprendre et appréhender la Cyber Sécurité

Comprendre et appréhender la Politique de Sécurité du Système

d’Information (PSSI)

Master Class

Master Class Machine Learning

Formations sur-mesure possibles sur les thèmes suivants :

Smart City

Objets connectés

Apache Kafka

Les architectures Data

Data Science

Cloud

Data Gouvernance

Data Analyse

Data Ingénierie


4

Qu’est-ce que l’Intelligence Artificielle ? Quelles sont ses possibilités et ses limites ?

Entre part de rêve et réalité d’entreprise découvrez avec nous les principaux concepts et

leurs applications.

Cette introduction à l’Intelligence Artificielle s’adresse à un public non initié. La formation

vous apportera une vision globale ainsi que les clés de compréhension des différents

concepts autour de l’Intelligence Artificielle. Vous découvrirez ses domaines d’application

au sein des entreprises par le biais du Machine Learning. Cette journée s’articule autour

d’ateliers mettant en pratique différents cas pouvant être rencontrés. L’exploitation des

données étant intimement liée à leurs qualités, une partie de cette formation portera sur

l’étude, la visualisation ainsi que sur le nettoyage des données.

Cette formation est destinée aux non-initiés en Intelligence Artificielle. Elle sera d'intérêt

aux :

• Dirigeants voulant comprendre les enjeux de l’Intelligence Artificielle

• Managers et collaborateurs souhaitant faire le point sur les possibilités et limites de

l’Intelligence Artificielle

• Toute personne s’intéressant à l’Intelligence Artificielle et à son application en

entreprise

• Utilisation basique d’un tableur (ex : Microsoft Excel)

• Ordinateur portable souhaité

• Comprendre les origines et les applications de l’Intelligence Artificielle

• Appréhender les possibilités et les limites de l’Intelligence Artificielle pour formuler

un propre cas d’usage

• Participer à la création des modèles prédictifs à partir de données d’apprentissage

afin de comprendre leurs limites

Pré-requis

Découverte de l’Intelligence

Artificielle Formation 1 Jour 7 heures Réf : 811_1J

Public visé

Objectifs pédagogiques


5

<

Présentation de l’Intelligence Artificielle et de ses possibilités

Qu’est ce que l’Intelligence Artificielle ?

A quoi sert l’Intelligence Artificielle ?

Les enjeux et limites du développement de l’Intelligence Artificielle

L’Intelligence Artificielle va permettre l’avènement de l’usine du futur

Autour de la donnée :

• Leur diversité

• L’exploration

• La préparation

• Exemple Data prep

Comment sont réalisées les Intelligences Artificielles ? Exemple avec le

Machine Learning

Statistiques ou Machine Learning

Cheminement d’un projet de ML

Apprentissage supervisé

• GLM

• CART

• Bootstrap

• Forêt aléatoires

• Exemple Reconnaissance Faciale

• Réseau de neurones

• Exemple Réseau de neurones

Apprentissage non supervisé

• Cluster

• Cluster agglomératif

• K-means

• Critères de sélection

• Exemple combien de visiteurs dans mon magasin

Et l’Intelligence Artificielle dans tout ça ?

A quoi cela peut-il servir en entreprise ?

Le cycle de vie d’un projet Data

Tarif de la formation :

Tarif par personne en inter-entreprise : 800 euros net*

Tarif groupe en intra-entreprise : nous consulter

*Exonération de TVA : Kereon Intelligence (ROSH SAS) bénéficie d’une attestation au titre d’activitéss’inscrivant dans le cadre de la formation professionnelle (Article 261 du code général des impôts)

Plan de formation


6

La Data, souvent présentée comme le nouvel or noir, nécessite de bien comprendre ses

particularités pour apprécier le levier de croissance qu’elle peut engendrer avec une

démarche appropriée et maîtrisée.

L’objectif de cette formation est d’initier le public à une vue 360° sur la Data : terminologie,

intérêt de la donnée dans la société et dans l’entreprise, l’approche spécifique nécessaire

pour en tirer de la valeur, les métiers de la data, les solutions technologiques de stockage

et de traitement de la donnée, etc…

Pour travailler avec la donnée, les initiatives doivent être adaptées aux exigences et

contraintes spécifiques. Ainsi, il est nécessaire de mettre en place une organisation avec

des rôles et responsabilités bien identifiés. Cela garantit le succès des projets, de

l’expression du besoin jusqu’à l’industrialisation en passant par l’expérimentation.

Cette formation est destinée aux non-initiés en Data Intelligence. Elle sera d'intérêt aux :

• Dirigeants voulant comprendre les enjeux de la Data Intelligence

• Managers et collaborateurs souhaitant faire le point sur comment intégrer dans

leur pratique professionnelle une approche Data innovante

• Toute personne s’intéressant à la Data Intelligence et à sa mise en œuvre en

entreprise

Aucun

• Découvrir et comprendre les enjeux autour de la Data

• Avoir une vision générale des solutions technologiques utilisées pour le stockage et

le traitement de la donnée

• Comprendre la chaine de valeur Data et la façon dont il faut mener des projets

autour de la donnée

• Comprendre l’intérêt de la Data avec des exemples concrets

Pré-requis

Qu’est-ce que la Data ? Formation 2 jours 14 heures Réf : 812_2J

Public visé



7

Jour 1

Compréhension des termes, la culture et la littératie des données

Data versus Big Data

Importance de la Data dans la société et dans l’économie moderne

La culture et le langage de la donnée

L’approche Data

Architectures modernes de données

Le rôle essentiel de la centralisation de la donnée

La donnée au service de tous les utilisateurs de l’entreprise

Les Entrepôts de données (DWH) versus les Lacs de données (Data Lake)

Solutions de stockage de données

Bases de données (Relationnelles (SQL) versus NoSQL)

Moteurs d’indexation

Hadoop

Cloud

Chaîne de valeur de la data

La « Data Collecte »

La « Data Préparation »

La « Data Analyse » (Mining, Machine et Deep Learning)

La « Data Visualisation » et « Data Storytelling »

Différentes typologies de projets Data

BI Traditionnel

BI Moderne et Big Data

Data Science

Focus sur l’Intelligence Artificielle

Définitions

Domaines d’application de l’IA

Exemples concrets

Enjeux et limites

Contraintes règlementaires et éthiques

Mythes et réalités sur la société économique de demain

Jour 2

Processus d’un projet Data

Organisation et fonctionnement

Acteurs : rôles et responsabilités

Comment manager un projet data

Approche générale

Etapes : de l’expérimentation jusqu’à l’industrialisation

Faire émerger des besoins métiers

Analyse de l’existant

Points de souffrance et objectifs

Priorisation des actions

Comment rester en veille sur le sujet

Exemple de cas d'usage

Quelques exercices pratiques (Data prep, Data viz, …)


Tarif par personne en inter-entreprise : 1 400 euros net*



Plan de formation


8

L’enjeu stratégique d’une exploitation intelligente des données est au cœur du challenge

des organisations publiques à l’ère de la digitalisation des pratiques.

Mais tirer profit de son patrimoine de données, et/ou l’enrichir, est parfois compliqué quand

on ne sait pas par où et comment commencer. Il est nécessaire de bien comprendre les

enjeux et les « tendances » qui se dessinent dans les années à venir, comprendre

également les modifications que cette nouvelle activité va engager au sein des équipes et

dans la manière de conduire les projets.

L’objectif de cette formation est d’initier un public de différents niveaux de responsabilité

à une approche multiple de la data : terminologie, cadre juridique, intérêt de la donnée

dans la société, approche méthodologique et organisationnelle nécessaire etc… Car pour

travailler avec la donnée, une organisation spécifique avec des rôles et responsabilités bien

identifiées est à mettre en place. Cela garantit le succès des projets, de l’expression du

besoin jusqu’à l’industrialisation en passant par l’expérimentation

Toute personne s’intéressant à la Data et à sa mise en œuvre dans les politiques publiques

Aucun


• Comprendre l’intérêt de la Data avec des exemples concrets

• Avoir une vision générale des principes de gouvernance

• Comprendre la chaîne de valeur Data et le pilotage des projets autour de la donnée

Pré-requis

Public visé

Les enjeux de la donnée pour

le secteur public


Formation 2 jours

14 heures Réf : 813_2J


9

Jour 1

Compréhension du glossaire

Data publique

Big Data

Intelligence Artificielle

Les grandes tendances

Personnalisation, automatisation, participation et prédiction

L’économie de la Data

Le cadre juridique de la donnée publique

Transparence et opendata

Protection des libertés

Standardisation et simplification

Le RGPD

Les grands principes

Le rôle du DPO

La chaîne de valeur des projets Data

Les différentes étapes et compétences requises

La nécessaire pluridisciplinarité

La question de la finalité : créer de la valeur

Les objectifs d’une politique des données

Objectifs, rôles et responsabilités

Le rôle du CDO

Jour 2

La nécessaire dimension éthique de la Data

Biais, transparence et décision humaine

L’enjeu de démocratisation : donnée et algorithmes

Exemples de Data Gouvernance

Retours d’expérience (DGFIP, MAIF, …)

Les enjeux managériaux

Repenser son rôle de manager

Agilité et design au service de cette transformation

Des conseils pour rester en veille sur le sujet

De nombreux exemples pour illustrer le propos

Un atelier pour se projeter

Travail sur un cas d’étude proposé durant la formation par les participants





Plan de formation


10

La data, souvent présentée comme le nouvel or noir, nécessite de bien comprendre ses

particularités. Elle est un levier potentiel de croissance si elle est issue d’une démarche

appropriée et maîtrisée.

Au-delà de l’hyper médiatisation dont elle bénéficie, nous tâcherons de façon pragmatique

d’en révéler les fondements et les atouts.

L’objectif de cette formation est de découvrir comment tirer de la valeur de toutes les

données accumulées pour améliorer la performance et la croissance de l’entreprise tout en

favorisant l’innovation.

En associant ateliers pratiques et connaissances de base, vous découvrirez l’importance de

"parler Data" pour intégrer la démarche dans vos pratiques professionnelles.


• Dirigeants voulant comprendre les enjeux de la Data Intelligence

• Managers et collaborateurs souhaitant faire le point sur comment intégrer dans leur

pratique professionnelle une approche Data innovante

• Toute personne s’intéressant à la Data Intelligence et à sa mise en œuvre en

entreprise

Aucun


• Comprendre les origines et les applications de la Data Intelligence

• Appréhender les possibilités et les exigences de la Data Intelligence

• Découvrir les fondements de l’innovation par la Data

Pré-requis

Valorisation de l’entreprise

par la Data Formation 1 jour 7 heures Réf : 814_1J

Public visé



11

Introduction à l’approche Data

Qu’est-ce que la culture Data et pourquoi la développer ?

Comment la stratégie Data constitue un levier de croissance et de performance ?

L’alignement de la stratégie Data à la stratégie de l’entreprise

La Data Literacy, le langage universel de la transformation numérique

Qu’est ce que le langage Data (Lire/Ecrire/Comprendre)

Evaluer son niveau de Data Literacy (les 6 niveaux de capacité)

Définition de cas d’usage (encodage et décodage des besoins métiers)

Les disciplines de la Data (Collecte, Préparation, Analyse, Visualisation,

Storytelling)

Présentation de la Data Collecte (principe et démarche)

Présentation de la Data Préparation (principe et démarche)

Présentation de la Data Analyse (Mining, Machine et Deep Learning)

Présentation de la Data Visualisation et Storytelling (principe et démarche)

Traitement de cas d’usage : encodage et décodage des besoins métiers

Exercice pratique de Data Analyse

Principe de l’innovation par la Data

Exercice pratique de Data Visualisation

Principe du Storytelling

Analyse de cas d’usage en Intelligence Artificielle

Présentation de cas d’usage relatif au secteur client

Identification de cas d’usage client éligible à la Data Intelligence





Plan de formation


12

Les megadonnées, ou données massives que l'on appellent DATA sont une révolution dans

de nombreux domaines et aussi un réel challenge pour leur traitement. Associé à l'IA, elles

ouvrent les portes de l'analyse prédictive, mais pour cela il faut augmenter le niveau de

valorisation des données qui reste à ce jour à un niveau trop faible. L'utilisation des

données est une nouvelle source de relais de croissance.

Entreprises du secteur de l’Industrie ou de l’Energie

Aucun

• Acquérir les bases sur ce qu'est la DATA, connaître la chaîne des données, de leur

collecte jusqu'à leur exploitation

• Comment est utilisée la DATA et ce que l’IA apporte dans la chaîne de traitement

des données

• Identifier les gains de l’exploitation plus poussée des données qui aujourd’hui

restent trop peu valorisées

• Quels usages de la DATA dans le domaine de l’énergie ?

Pré-requis

Les fondamentaux de la DATA dans

le monde de l’industrie et de

l’énergie Formation 1 jour 7 heures Réf : 816_1J

Public visé



13

Tour d’horizon de la DATA

Qu'est-ce que la DATA ? Tour d'horizon du monde de la DATA (Open, Close, Big…)

Les briques technologiques, l'architecture - Collecte, traitement, stockage

Le contexte législatif lié au RGPD dans le domaine de la DATA / La Gouvernance de

la donnée

Le traitement des données et l’Intelligence Artificielle

Etat de l'art - L'exploitation actuelle des données vue dans le monde de l'entreprise

Interfaçage entre la donnée brute et l'IA

La Cyber sécurité dans la chaine des données

La part de la DATA dans l’économie de nos entreprises

L'impact sur nos fonctionnements, analyse prédictive, approche client, démarche

d'innovation

Tour d'horizon des métiers impactés par la révolution DATA, industrie, distribution,

assurance…

L'évolution des compétences dans l'industrie de demain

Exemples d’usage et d’exploitation de la DATA dans le monde l’énergie

Analyse de données par Keynergie

Linky, la pierre angulaire du Smart Grid

Plan de formation






14

Les médias nous rappellent constamment que L’Internet of Things (IoT) / Internet des

Objets (IdO) présente une opportunité énorme. Beaucoup d’entreprises prévoient que

notre environnement personnel et professionnel sera peuplé d'un nombre sans précédent

de dispositifs connectés, qui offriront de nouvelles opportunités commerciales et

amélioreront notre bien-être.

Cependant, l'IoT représente également un ensemble écrasant d'initiatives, de technologies

et de promesses. Même si les entreprises réussissent à faire des progrès dans ce domaine,

la réalité est que l’adoption de l’IoT est lente et complexe.

L’objectif de cette formation est de découvrir le domaine de l’IoT et de comprendre la

complexité des projets dans ce domaine à travers une analyse des différents enjeux

dispersé dans l’infrastructure technologique IoT.

Cette formation est destinée aux non-initiés dans le domaine d’IoT. Elle sera d'intérêt aux :

• Dirigeants voulant comprendre les enjeux des projets IoT

• Chefs de projet et collaborateurs souhaitant comprendre la complexité et des

différents aspects techniques des projets IoT

• Toute personne s’intéressant au domaine de l’IoT

Aucun

• Découvrir les origines de l’IoT et les domaines d’application

• Découvrir et comprendre les enjeux autour de l’IoT

• Comprendre la complexité des projets IoT et des différentes architectures

techniques

• Découvrir les différentes technologies et les niveaux dans l’infrastructure

technologique IoT

• Comprendre le rôle de la Data Intelligence au sein des projets IoT

Pré-requis

Découverte Internet of Things : Vue d’ensemble complète

Formation 1 jour 7 heures

Réf : 831_1J

Public visé



15

Introduction à Internet of Things (IoT)

Définition de l’IoT

Timeline d’évolution de l’IoT

Domaines d’application

Aperçu des différents enjeux dans IoT

Enjeux techniques

Enjeux économiques

Présentation de l’infrastructure technologique IoT

Aperçu des différentes couches de l’infrastructure technologique IoT

Analyse des architectures techniques dans IoT

Mist / Fog / Cloud computing

Analyse de l’infrastructure technologique IoT : Objets connectés

Capteurs et actionneurs

Systèmes d’exploitation pour des objets connectés

Stratégies pour l’alimentation des objets connectés

Analyse de l’infrastructure technologique IoT : Réseaux

Solutions de connectivité dédiées à l’IoT

Protocoles de réseaux adaptés à l’IoT

Analyse de l’infrastructure technologique IoT : Applications

Collecte et l’analyse de données

Orchestration d’objets connectés

APIs, Publish/Subscribe, plate-forme de service

Analyse de l’infrastructure technologique IoT : Cloud

Offre des plate-formes Cloud dédié à l’IoT

Comparatif des plate-formes

Analyse de l’infrastructure technologique IoT : Data

Exigences BigData dans l’IoT

Le rôle de la Data Intelligence dans l’IoT

Analyse de l’infrastructure technologique IoT : Standardisation

Découverte des initiatives de standardisation dans l’IoT

Exemples de cas d'usage

Comparaison des projets IoT à différentes échelles

Récapitulatif





Plan de formation


16

Cette formation vous permettra d’acquérir les bases pour le développement d'applications

Spark fonctionnelles et optimisées. Elle permettra aux Data Engineers et / ou Data

Scientists de créer des applications distribuées permettant de préparer, transformer et

enrichir efficacement des volumes importants de données.

La formation sera essentiellement pratique, avec 80% de travaux pratiques et 20% de

théorie. Le support de cours sera fourni au format PDF ainsi que les TPs.

L'évaluation sera continue durant les 2 jours de formation : les travaux pratiques seront

contrôlés et corrigés au fil de l'eau par le formateur.

Cette formation s’adresse à des ingénieurs logiciel / développeurs curieux qui souhaitent

découvrir le paradigme dit « Big Data », et commencer à développer des applications

distribuées et scalables avec Apache Spark.

• Au moins 2 ans de programmation orientée objet (idéalement Java / Scala / Python)

• Avoir une familiarité avec l’utilisation de la ligne de commande

• S’initier au paradigme « Big Data »

• S’initier à Apache Spark : spécificités et concepts de base

• Comprendre le chargement de données diverses (structurées et non-structurées)

• Comprendre la manipulation de données : revue de l’API Spark

• Utiliser des requêtes SQL sur des données structurées avec Spark SQL

• (Bonus) Aperçu du Machine Learning avec MLlib

• (Bonus) Aperçu du traitement de flux de données avec Spark Streaming

Traitement de données avec Apache Spark

Pré-requis

Public visé


Formation 2 jours 14 heures Réf 842_2J


17

Kereon Intelligence, en qualité de prestataire de formation, est enregistré sous le numéro 757901179 auprès du Préfet de la région Nouvelle-Aquitaine 2

Jour 1

Pourquoi Spark ?

Introduction au paradigme « Big Data » : programmation distribuée, scalabilité et

tolérance aux pannes

Spark dans l'écosystème Hadoop

Environnement de développement pour Spark

Préparation de l'IDE pour Python (Visual Studio Code)

Utilisation de la console interactive PySpark

Hello World : première application Spark en local

Bases du modèle de programmation Spark

L’abstraction de base : le RDD (Resilient Distributed Dataset)

Chargement de données non-structurées

Opérations de transformation et actions

Chargement de données structurées : DataFrame et Spark SQL

Exécution d'une application Spark : graphe d’opérations

Déploiement d'une application sur un cluster (Amazon EC2) : du parallèle au

distribué

Jour 2

Au cœur d’une application Spark

Partitionnement des données, coût des mouvements de données, localité des

données

Persistance et mise en cache des données

Accumulateurs et variables partagées

Fonctions d'agrégation et UDFs (User-Defined Functions)

(Bonus) Aperçu Machine Learning et traitement de flux de données

Aperçu de l’API MLlib : notion de Pipeline, revue de quelques modèles de Machine

Learning, persistance des pipelines

Aperçu de l’API Spark Streaming : notions de Streaming, revue de quelques

opérations spécifiques au streaming





Plan de formation


18

Cette formation vise à donner une vue d'ensemble des méthodes d'analyse de la langue

naturelle, et des grandes étapes constituant l'analyse sémantique de textes.

Vous y apprendrez les fondamentaux théoriques et vous les mettrez en pratique sur des

exemples concrets.

• Cette formation s'adresse à l'informaticien novice en la matière, désireux de mettre

rapidement le pied à l'étrier sur ce sujet.

• Les exercices pratiques durant cette formation se feront en utilisant le langage

Python. Un savoir-faire de base en la matière est donc nécessaire.

• Certaines notions statistiques théoriques (moyenne, écart type, analyse en

composantes principales, etc.) sans être indispensables, seraient un atout.

• La formation s'adressant à un public novice, ne demande aucun pré-requis

spécifique en Intelligence Artificielle.

Démystifier l'analyse sémantique de texte

• Comprendre les cas d'applications du NLP (traitement de la langue naturelle), mais

aussi ses limites

• Savoir programmer son propre code d'analyse sémantique

• Avoir une base solide pour rechercher et explorer des méthodes plus avancées

Pré-requis

Traitement de la langue

naturelle Formation 1 jour 7 heures Réf : 843_1J

Public visé



19

Introduction

Machine Learning ; apprentissage supervisé et non-supervisé

Langue naturelle

Une méthode millénaire : l’analyse de fréquence pour dater un texte

Premier TP : identification de la langue d’un texte

Word embedding

Tokenization

Bag of words

N-gram, skip-gram

Word2vec

Exercice : détection de « sentiment » dans le texte de critiques (de films, d’hôtels,

etc)

Réduction de dimension

Apprentissage semi-supervisé

Analyse en composantes principales

Clusterization

Suite de l’exercice « sentiments dans des crtiques »

Méthodes bayésiennes

Exercice : « détection de SPAM »

Perspectives

Tagging

Lemmatization

Google Bert, Spacy





Plan de formation


20

La préparation de données, étape essentielle à la réalisation de projet Data, est très

consommatrice de temps, et pose généralement des barrières techniques limitant les

garanties de succès. Des outils arrivent et tentent de démocratiser cette discipline.

Trifacta se démarque dans ce domaine de la préparation de données et est à présent

reconnu comme une des meilleures solutions sur le marché. Elle embarque des

technologies et des outils à la portée de tous, qui permettront d’accélérer les étapes de

traitement de données et ainsi s’ouvrir vers la recherche de qualité et de potentiel de

valeurs.

Cette formation permet d’appréhender les fonctionnalités et l’ergonomie de la solution

Trifacta. Elle permettra également de poser une méthodologie de mise en pratique alliant

l’approche métier et l’expertise technique afin d’intégrer une démarche projet commune.

Trifacta d’adresse à de nombreux profils de l’entreprise :

• Analystes de données et spécialistes de la B.I.

• Développeurs

• Opérationnels métiers

• Décisionnaires

• Notions dans la manipulation des données, au travers de tableurs notamment :

recherche, transformation, agrégation, suppression...

• Être familier des termes anglais techniques simples en vue de naviguer facilement

sur un listing de fonctions.

• S’initier, mettre en pratique et découvrir le potentiel d’une solution de préparation

de données

• Entreprendre une méthodologie simple et intelligible pour un travail en équipe

• Acquérir des principes de mise en œuvre et d’industrialisation de flux de préparation

de données dans le cadre de projet

Pré-requis

La préparation de données

avec Trifacta Formation 2 jours 14 heures Réf :845_2J

Public visé



21

Jour 1

Qu’est ce que la préparation des données et comment Trifacta se distingue

dans cette discipline ?

Les activités de préparation de données

La solution Trifacta pour démocratiser, faciliter, et accélérer la préparation des

données

Découverte de l’outil et de des fonctionnalités

Cas pratiques : prise en main de l’interface et réalisation de premiers cas d’usages

Identifier les étapes clés de la préparation de données, découvrir les

notions et fonctions de base

Découvrir le champ des possibles de la solution Trifacta

Construire une recette

Comprendre l’importance de l’échantillonnage

Cas pratiques : parcourir et éditer un flow complexe, détecter et faire face à des

problèmes de données sources

S’approprier les fonctions avancées

Maitriser les transformations complexes et calculs multilignes

Découvrir les objets spécifiques à Trifacta

Savoir unir des jeux de données

Cas pratique : réaliser des recettes complexes incluant des dédoublonnages, calculs

et groupement multilignes.

Jour 2

Bonnes pratiques, industrialisation et collaboration

Comprendre comment rendre les exécutions plus performantes

Faciliter la maintenance et la collaboration

S’approprier les bonnes pratiques

Cas pratiques : travailler sur des jeux de données volumineux, paramétrer des

dataset, exporter les jobs servs des systèmes de gestion de données complexes

Réaliser un challenge

Afin de s’approcher d’un cas d’entreprise pragmatique, les stagiaires résoudront un

challenge issu de données réelles

Préparation à la Certification de niveau 1 (en fonction du temps disponible)

Les stagiaires pourront, en fonction de l’avancement de la formation, préparer le

niveau de certification « Trifacta Wrangler »





Plan de formation


22

La stack Elastic est un ensemble d’outils open-source et propriétaires qui visent la collecte,

l’ingestion, la recherche et la visualisation des grands volumes de données en provenance

d’une multitude de sources (serveurs, IoTs, BDDs, etc.). La stack Elastic est developpée

sous la responsabilité de la société Elastic qui fournit des modules complémentaires comme

des fonctionnalités Machine Learning ou d’exploration Graph, le monitoring, l’alerting, le

reporting ou la gestion très fine des utilisateurs et de leurs accès. Une solution Elastic peut

se déployer sur du on-premise, du cloud ou bien en mode hybride.

L’objectif de cette formation est d’initier le public à une vue 360° sur la Stack Elastic:

composition, architecture d’une solution Elastic complète, modalités de déploiement et

d’exploitation, indexation des documents et de recherche dans les documents, création des

rapports visuels sur les données, gestion des données après indexation, etc.

Cette formation est destinée aux débutants souhaitant acquérir les bases dans l’installation

et la configuration, dans l’indexation des données et la recherche sur ces données ainsi

que sur l’exploitation « élargie » d’une solution Elastic.

• Connaissance du protocole REST/http

• Connaissance du format de données JSON

• Ordinateur connecté à internet

• Découvrir et comprendre la stack Elastic ainsi que les architectures possibles

• Introduction à l’indexation et à la recherche des documents avec ElasticSearch

• Réaliser des opérations plus complexes de calculs statistiques sur les documents

(agrégations ElasticSearch)

• Utilisation des modalités d’ingestion complexes de données (via Logstash et via

Ingest Node)

• Introduction à Kibana et les possibilités de gestion d’un cluster ElasticSearch et de

création de dashboards avec les données

30% théorie, 70% pratique

Pré-requis

Introduction à la stack Elastic

Formation 2 jours 14 heures 846_2J

Public visé


Méthodologie


23

Jour 1

Introduction à la stack Elastic

Présentation des composantes de la stack (Beats, Logstash, Elastic, Kibana)

Concepts clés

Architectures d’une solution Elastic

Installation d’une solution Elastic dans le cloud ECE

Prise en main d’une solution ElasticSearch + Kibana

Atelier pratique de découverte des fonctionnalités d’une solution déjà installée

Découverte des principales fonctionnalités Kibana

Découverte de ElasticSearch

Notions : cluster, index, shards, documents, etc.

Introduction aux APIs et au langage DSL pour la gestion d’un cluster ElasticSearch

Creation/Suppression d’un index, ajout de documents dans l’index, recherche

simple des documents dans l’index

Atelier pratique avec les principaux APIs ElasticSearch et le langage DSL en utilisant

le mode DEVELOPPEUR de Kibana

Opérations avancées sur un index ElasticSearch

Types de recherche de documents

Filtres et agrégations

Ingestion de données via Ingest Node

Atelier pratique : mise en œuvre recherche avancée, agrégations et ingestion via

création des pipelines de données

Jour 2

Introduction à la famille de Beats et à Logstash

Présentation des composantes, rôles et responsabilités

Atelier pratique : installation et configuration de Logstash, FileBeat et de

MetricBeat, envoi des données sur ElasticSearch

Atelier pratique : ingestion des données via Logstash

Gestion des données dans ElasticSearch

Notions : capacity planning, index life cycle, localisation de données, etc.

Atelier pratique: gestion des index ElasticSearch en mode « production »

Plan de formation


24

Gestion des utilisateurs et des droits d’accès

Notions et fonctionnalités fournies par la stack Elastic

Atelier pratique : création des utilisateurs, gestion des droits sur les index et les

documents, etc.

Introduction au monitoring d’une solution Elastic

Options de monitoring d’une solution Elastic

Atelier pratique : exploration des fonctionnalités de monitoring d’une solution

Elastic via Kibana






25

La DataViz, ou Visualisation de Données, est une façon de présenter des informations à

une audience le plus visuellement possible.

La DataViz va au-delà de la B.I. traditionnelle car elle cherche à raconter une histoire à

partir des données plutôt qu’à présenter un simple état des lieux.

Dans une société où la donnée est au centre des décisions, la DataViz permet donc de

communiquer des informations essentielles, pertinentes et actionnables de façon

intelligible quel que soit le public.

Cette formation est destinée aux non-initiés au domaine de la Data Viz. Elle sera d'intérêt

aux :

• Dirigeants voulant comprendre en quoi la Data Viz peut apporter de la valeur

• Developpeurs, analystes, spécialistes de la BI traditionnelle souhaitant maîtriser les

bases de la Data Viz avant d’appronfondir

• Toute personne s’intéressant au domaine de la Data Viz

Pratique courante d’un tableau type Excel ou équivalent.

Installation sur le PC d’outils gratuits de Data Viz avant la formation

• Comprendre la valeur et les enjeux de la Data Viz

• Apprendre à récolter et exploiter un jeu de données

• Savoir choisir le bon mode de représentation des données

• Découvrir quelques outils de Data Viz, gratuits ou payants et/ou en fonction des

outils existants chez le client

Pré-requis

Initiation à la Data Viz

Formation 1 jour 7 heures Réf : 847_1J

Public visé



26

Introduction la Data Viz

Définition

Origine et histoire

Exemples percutants

Erreurs à éviter

Data Prep et Data Design

Quelles données utiliser et où trouver des données libres

Comment préparer ses données en vue d’une Data Viz

Choisir la bonne représentation en fonction des données

Introduction à la fouille de données

Scénariser la Data Viz

Découverte de quelques outils

Présentation et comparaison de plusieurs outils de Data Viz

Prise en main des outils

Exercice

Mise en application des concepts par la réalisation d’un mini-projet :

• sur la base d’un jeu de données fourni par le formateur ou des données

propres au client.

• Avec un outil/logiciel de Data Viz choisi par le client





Plan de formation


27

La formation Data gouvernance a pour objectif de comprendre et appréhender les enjeux,

l’approche et la mise en oeuvre du bonne gouvernance des données. Elle offre à tous une

vision globale mais aussi précise des concepts de l’ensemble de ses activités.


• Toute personne s’intéressant ou veulant découvrir l’importance et la richesse de

cette discipline fondamentale de la culture Data.

Aucun

• Découvrir et comprendre la Data Gouvernance.

• Fournir les connaissances clés à une bonne appropriation des principes

fondamentaux nécessaires au lancement des projets de Data gouvernance

Pré-requis

Initiation Data Gouvernance Formation 2 jours

14 heures Réf : 850_2J

Public visé



28

Jour 1

Vision de la Data Gouvernance

Qu’est que la Data Gouvernance

Pourquoi mettre en place une gouvernance des données

Data gouvernance vs Data management

Les enjeux et les exigences

Bénéfices et difficultés

Les disciplines de la Data Gouvernance

La data architecture

La data base management

Le Document, record et content management

La Data Quality

Le master Data Management

La Data Security

Data Warehouse et Business intelligence

Meta Data management

Jour 2

L’approche Data Gouvernance

Qu’est que l’approche Data gouvernance ?

Comment mettre en œuvre sa propre gouvernance des données ?

Les facteurs clés de réussite et les pièges à éviter

Les acteurs clés

Qu’est-ce que DAMA ?

Exemples d’outils de Data Gouvernance

Colibra

Data Galaxy





Plan de formation


29

Idéale pour les indépendants, TPE, et organisation de petite taille et pour ceux qui

souhaitent un premier niveau de compréhension.

Le Règlement Général pour la Protection des Données (RGPD) émane de l’Union Européenne et a pour objectif principal de renforcer les droits des individus. Face à ces nouvelles obligations, toutes les structures sont concernées car elles s’appliquent à l’ensemble des données personnelles : clients, fournisseurs, partenaires, salariés… Quelles sont les obligations qui en découlent pour mon entreprise ? Comment s’organiser pour y répondre de manière efficace ? Quelle attitude adopter pour les appliquer sereinement ?

Cette formation a pour objectif de répondre aux interrogations des professionnels concernés notamment par les traitements de données à caractère personnel que ce soit pour assurer la gestion de leurs fournisseurs, la sécurisation de leurs locaux (vidéosurveillance) ou encore, la gestion des programmes de fidélités de leurs clients. L’aspect concret sera privilégié au travers de solutions pratiques. Ces nouvelles contraintes réglementaires apportent une réelle opportunité de prise de conscience et de qualification de ses données.

Tout public, cette formation sera particulièrement utile aux :

• Dirigeants et encadrants souhaitant faire le point sur les enjeux du RGPD et

comprendre leur responsabilité dans la mise en conformité

• Toute personne s’intéressant au RGPD et à son application dans sa structure

Aucun

• Comprendre les éléments essentiels du Règlement Général de Protection des

Données et ses enjeux dans le domaine du commerce et de l’artisanat.

• Connaître les bonnes pratiques en matière de protection des données à caractère

personnel et de données dites sensibles

• Savoir mettre en place une méthodologie rigoureuse

• Connaître les démarches de mise en conformité

Pré-requis

Formation RGPD 1 jour Formation 1 jour 7 heures Réf : 851_1J

Public visé



30

Comment traiter les données à caractère personnel ?

Les données à caractère personnel (DCP)

Les traitements

Le responsable de traitement

Implication des sous-traitants

Qu’est ce qu’un traitement conforme ?

Qu’est-ce qu’un traitement licite ?

Qu’est-ce qu’une finalité ?

Principes et outils RGPD

Respecter les droits des personnes

Les différents droits

Permettre aux personnes d’exercer facilement leurs droits

Les différentes sanctions

Etude de cas

Rédiger une politique de protection des données

Préambule

Qui est le responsable de traitement

Pourquoi traite-t-on les données ? (Finalités)

Quellles sont les DCP traitées ? (Types de données+typologies de personnes)

Durées de conservation

Qui accède aux données ?

Transfert hors UE ? Données des mineurs ? Données sensibles ?

Comment les données sont-elles protégées ?

Cookies

Quels sont vos droits ?

Mise à jour ?

Guide de la sécurité des DCP

Sensibiliser les utilisateurs

Authentifier les utilisateurs

Sécuriser les postes de travail

Sécuriser les sites web

Protéger les locaux

La préparation de la mise en conformité

La désignation d’un pilote dans l’entreprise

La cartographie des traitements des DCP

La priorisation des actions

La gestion des risques

L’organisation interne

La documentation de la conformité





Plan de formation


31

Le Règlement Général pour la Protection des Données (RGPD) entre en vigueur le 25 Mai 2018. Cette réforme émanant de l’Union Européenne a pour objectif principal de renforcer les droits des individus. Face à ces nouvelles obligations, toutes TPE et PME sont concernées car elles s’appliquent à l’ensemble des données personnelles : clients, fournisseurs, partenaires, salariés, administrés, etc.

Quelles sont les nouvelles règles de traitement des données à caractère personnel ? Quelles sont les obligations qui en découlent ? Comment s’organiser pour y répondre de manière efficace ? Quelle attitude adopter pour les appliquer sereinement ?

Par le biais d’échanges et de mises en situation, les stagiaires s’approprieront une nouvelle philosophie de traitement des données à caractère personnel. L’importance d’acquérir une démarche de sensibilisation et d’implication de l’ensemble des acteurs de sa structure sera développée tout au long de cette formation. Des méthodes organisationnelles seront présentées aux stagiaires afin que chacun puisse se les approprier au sein de sa structure. L’aspect concret sera privilégié au travers de solutions pratiques.

Face à ces nouvelles contraintes, des opportunités pourront apparaitre avec la prise de conscience que les données sont génératrices de valeur.

Tout public, cette formation sera particulièrement utile aux :

• Dirigeants et encadrants souhaitant faire le point sur les enjeux du RGPD et

comprendre leur responsabilité dans la mise en conformité

• Toute personne s’intéressant au RGPD et à son application dans sa structure

Aucun

• Comprendre les éléments essentiels du règlement général de protection des

données et ses enjeux

• Connaître les bonnes pratiques en matière de protection des données personnelles



Pré-requis

Formation RGPD 2 jours Formation 2 jours 14 heures Réf : 852_2J

Public visé



32

Jour 1

Qui est impacté ?

Notion de « Responsable de traitement »

Implication de la sous-traitance

Quid des traitements transnationaux ?

Exemple d’impact

La vie juridique de la donnée

Définition de données à caractère personnel (DCP)

Problèmes autour de l’anonymisation

Qu’est-ce qu’une donnée protégée par le RGPD

Atelier : Où sont les données à caractère personnel de votre structure ?

Les traitements

Notions d’un traitement conforme

Les finalités

Etude de cas


Le principe « d’accountability »

Le principe du « Privacy by Design » et « Privacy by default »

De nouveaux outils de conformité

• La tenue d’un registre des traitements

• La notification de failles de sécurité (aux autorités et personnes

concernées)

• La certification de traitements (en cours)

• L’adhésion à des codes de conduites

• Le DPO (délégué à la protection des données)

• Les études d’impact sur la vie privée (EIVP ou PIA)




Les différents recours et sanctions

L’importance de la sensibilisation au sein de sa structure

Jour 2

Rappel des enjeux et obligations

Les opérations de traitements des DCP



Le rôle du DPO

Les tâches du délégué à la protection des données

Etudes de cas

Etudes de plusieurs cas pratiques spécifiques à chaque structure

Plan de formation


33




Gérer les habilitations

Tracer les accès et gérer les incidents


Sécuriser l'informatique mobile

Protéger le réseau informatique interne

Autoriser uniquement les fonctions réseau nécessaires aux traitements mis en

place.

Sécuriser les serveurs




Préambule

Qui est le responsable de traitement ?


Quelles sont les DCP traitées ? (Types de données + typologies de personnes)


Qui accède aux données ?



Cookies


Mise à jour ?

La préparation de la mise en conformité

La désignation d’un pilote

La cartographie des traitements de DCP

La priorisation des actions

La gestion des risques

L’organisation des processus interne

La documentation de la conformité






34

Fédérations, associations, syndicats d’entreprises, groupement d’employeurs qui

souhaitent mutualiser l’effort de mise en conformité de leurs aadhérents avec

l’encadrement d’un spécailiste et d’une méthodologie éprouvée.

En ateliers thématiques, nous aborderons avec vous et vos adhérents la rédaction du

registre de traitements, la planification des actions de conformité et leur déploiement afin

de vous garantir une avancée opérationnelle vers la conformité.

Elle sera d'intérêt aux :

• Gérants d’entreprise, conjoints collaborateurs, responsables administratifs,

responsables informatiques ou responsables qualité.

Avoir suivi une formation RGPD Standard ou sur-mesure

• Appliquer les notions clés du RGPD vues au cours de la formation initiale

• Assurer l’avancée de la conformité de son entreprise

• Assurer la démontrabilité de sa conformité en cas de contrôle

Pré-requis

RGPD Ateliers de mise en

conformité Formation sur-mesure Réf : 853_XJ

Public visé



35

Série de 3 ateliers (durée à définir avec le client)

Atelier 1 Atelier 2 Atelier 3

Recensement des activités

de traitements

Remplissage du registre de

traitement selon les

recommandations de la

CNIL

Evaluation des écarts de

conformité

Création du plan d’actions

Planification des actions

dans le temps

Mise en place des actions

de conformité

Maintien de la conformité

dans le temps

Déroulement d’un atelier type :

Présentation des objectifs/rappels sur les notions importantes

Travail individuel avec soutien du formateur

Elaboration de la documentation pour chaque participant

Réponses aux questions

Appui dans la compréhension

Mise en commun

Revue des questions communes/conseil

Amélioration, finalisation des travaux

Sauvegarde des travaux

Débrief et ouverture sur l’atelier suivant


Tarif par personne en inter-entreprise : nous consulter



Plan de formation


36

Le Règlement Général pour la Protection des Données (RGPD) est entré en vigueur le 25

Mai 2018. Cette réforme émanant de l’Union Européenne a pour objectif principal de

renforcer les droits des individus. Face à ces nouvelles obligations, les organisations ont

aujourd’hui la possibilité voire, dans certains cas, l’obligation de nommer un Délégué à la

Protection des Données (DPD).

Quelles sont les nouvelles règles de traitement des données à caractère personnel ? Quelles

sont les obligations qui en découlent ? Comment le DPD doit-il s’organiser pour y répondre

de manière efficace ? Quelle méthode et outils déployer en pratique ? Quel positionnement

adopter pour les faire appliquer sereinement ?

Par le biais d’échanges et de mises en situation, les stagiaires s’approprieront une nouvelle

philosophie de traitement des données à caractère personnel. L’importance d’acquérir une

démarche de sensibilisation et d’implication de l’ensemble des acteurs de sa structure sera

développée tout au long de cette formation. Des méthodes organisationnelles seront

présentées aux stagiaires afin que chacun puisse se les approprier au sein de sa structure.

L’aspect concret sera privilégié au travers de solutions pratiques.

Face à ces nouvelles contraintes, des opportunités pourront apparaitre avec la prise de

conscience que les données sont génératrices de valeur.

Toute personne candidate au rôle de Délégué à la Protection des Données

Aucun

• Comprendre les éléments essentiels du règlement général de protection des

données et ses enjeux

• Comprendre le rôle du Délégué à la Protection des Données

• Connaître les bonnes pratiques en matière de protection des données personnelles



Pré-requis

Devenir Délégué à la

Protection des Données (DPO)

Formation 2 jours 14 heure Réf : 854_2J

Public visé



37

Jour 1

Historique du RGPD et le lien avec la CNIL

Qui est impacté ?

Notion de « Responsable de traitement »

Implication de la sous-traitance

Quid des traitements transnationaux ?

Exemple d’impact

La vie juridique de la donnée

Définition de données à caractère personnel (DCP)

Problèmes autour de l’anonymisation

Qu’est-ce qu’une donnée protégée par le RGPD

Atelier : Où sont les données à caractère personnel de votre structure ?

Les traitements

Notions d’un traitement conforme

Les finalités

Etudes de cas

Le Délégué à la Protection des données (DPD)

Les missions du DPD

Le principe « d’accountability»

Le principe du « Privacy by Design » et « Privacy by default »

De nouveaux outils de conformité

• La tenue d’un registre des traitements

• La notification de failles de sécurité (aux autorités et personnes

concernées)

• La certification de traitements

• L’adhésion à des codes de conduite

• Les études d’impact sur la vie privée (EIVP ou PIA)




Les différents recours et sanctions

L’importance de la sensibilisation au sein de sa structure

Plan de formation


38

Jour 2

Rappel des enjeux et obligations

Les opérations de traitements des DCP



Le rôle du DPO

Les tâches du délégué à la protection des données

Organiser la conformité de son établissement

Vue générale : le RGPD en 4 étapes

Sensibiliser les équipes

Inventorier les traitements

Evaluer les écarts de conformité

Planifier des actions

Déployer et pérenniser la conformité




Gérer les habilitations

Tracer les accès et gérer les incidents


Protéger le réseau informatique interne

Autoriser uniquement les fonctions réseaux nécessaires aux traitements mis en

place

Sécuriser les serveurs




Préambule

Qui est le responsable de traitement ?


Quelles sont les DCP traitées ? (Types de données + typologies de personnes)


Qui accède aux données



Cookies


Mise à jour ?






39

L’objectif de cette formation est de permettre aux dirigeants, managers d’entreprise et

collaborateurs concernés de connaître l’intérêt d’un audit et d’en connaître aussi le

déroulement. Malgré l’évolution des technologies, les concepts de la Cyber Sécurité

restent inchangés.

Des mesures efficaces doivent être mises en place afin de protéger l’intégrité et l’activité

économique de votre entreprise. Il est alors nécessaire de savoir pourquoi un audit est

essentiel et comment bien le préparer. Cette formation vous permettra de mettre en

place des règles et des technologies simples afin que vous soyez en mesure de réaliser

un audit.

Cette formation est destinée aux personnes souhaitant connaître l’intérêt d’un audit

futur. Elle convient alors aux :

• Dirigeants souhaitant comprendre les attendus et optimiser leurs process pour

préparer un audit

• Managers qui souhaiteraient améliorer l’organisation de l’entreprise et intégrer les

normes en termes de management et stratégie d’entreprise

• Collaborateurs qualité ayant pour but de connaître et faire appliquer les normes

ISO concernant l’organisation pour préparer l’entreprise à un audit

Aucun

• Savoir évaluer la pertinence et la résilience du système d’information de votre

entreprise

• Connaître les normes en matière d’audit de l’organisation de votre entreprise

• Savoir utiliser un outil pour décrire ses Systèmes d’Informations optimal dans le

cadre d’un audit

Pré-requis

Comprendre et appréhender l’audit du Système

d’Information Formation 1,5 jours 10,5 heures Réf : 855_1,5J

Public visé



40

1ère Demi-journée Préambule

Une approche du Système d’Information

L’Intelligence Economique

Une définition du SI

La stratégie d’entreprise

Définition

Démarche

Chaîne de valeur

Métiers

L’Audit

Définitions

ISO & ISO 19011

ISO

ISO 9001

ISO 19011

Pourquoi passer une certification ?

Jour 2

Cobit®5 : référentiel de bonnes pratiques pour décrire le SI étendu

Préambule

Principe 1 / Répondre aux besoins des parties prenantes

Principe 2 / Couvrir l’entreprise de bout en bout

Principe 3 /Appliquer un référentiel unique et intégré

Principe 4 / Faciliter une approche globale

Principe 5 / Distinguer la gouvernance de la gestion

Orientations de mise en oeuvre

Le Modèle de capacité des processus de COBIT® 5

Compléments

Exercices

Glossaire





Plan de formation


41

Cette formation vous apportera les bases indispensables pour ne plus être à la merci des

cybercriminels.

L’objectif de cette formation est de permettre aux dirigeants d’entreprise de connaître les

caractéristiques de la Cyber Sécurité ainsi que les acteurs de ce domaine. Malgré

l’évolution des technologies, les concepts de la Cyber Sécurité restent inchangés. Des

mesures efficaces doivent être mises en place afin de protéger l’intégrité et l’activité

économique de votre entreprise. Il est alors nécessaire d’être formé pour comprendre et

appréhender la Cyber Sécurité dans sa globalité. Cette formation vous permettra de

mettre en place des règles et des technologies simples afin que vous soyez en mesure de

réagir efficacement en cas de difficultés.

Cette formation est destinée aux dirigeants et managers souhaitant connaître les bases en

matière de Cyber Sécurité et approfondir l’aspect organisationnel et technique. Elle vous

permettra de comprendre les composantes de ce domaine ainsi que les différents enjeux

qui y sont associés.

Aucun

• Découvrir et comprendre les enjeux de la Cyber Sécurité ainsi que les organismes

d’Etat responsables

• Comprendre les notions de sécurité du matériel SI et le droit des TIC, ainsi que

les différentes vulnérabilités possibles liées aux installations de l’entreprise

• Connaître les moyens de sécuriser ses infrastructures physiques ou

dématérialisées

• Connaître le fonctionnement des différentes composantes réseau

• Savoir intégrer la sécurité au cœur de l’entreprise et savoir gérer les difficultés

Pré-requis

Comprendre et appréhender

la Cyber Sécurité Formation 2 jours 14 heures Réf : 856_2J

Public visé



42

Jour 1

Modélisation de la Cyber Sécurité

Les 4 paradigmes du Cyber Monde

Les 3 enjeux de la Sécurité

Les 2 oppositions

Un modèle de gouvernance

Le Paysage Institutionnel

ANSSI

CNIL

Les autres

La Cyber Sécurité Nouvel enjeu des Chefs d’Entreprise - Notion de Bases

Les enjeux de la sécurité des S.I.

Les besoins de sécurité

Notions de vulnérabilité, menace, attaque

Panorama de quelques menaces

Le droit des T.I.C. et l’organisation de la sécurité en France

Jour 2

La Cyber Sécurité Nouvel enjeu des Chefs d’Entreprise – Hygiène

Connaitre le Système d’Information

Maitriser le réseau

Sécuriser les terminaux

Gérer les utilisateurs

Sécuriser physiquement

Contrôler la sécurité du S.I.

La Cyber Sécurité Nouvel enjeu des Chefs d’Entreprise - Les aspects réseau

et applicatifs

La sécurité du protocole IP

Sécurisation d’un réseau

Les bases de la cryptographie

La sécurité des applications web

La Cyber Sécurité Nouvel enjeu des Chefs d’Entreprise – Organisation

Intégrer la sécurité au sein d’une organisation

Intégrer la sécurité dans les projets

Difficultés liées à la prise en compte de la sécurité

Métiers liés à la cybersécurité

Les guides





Plan de formation


43

Mettre en place une politique de SSS afin de vous démarquer de vos concurrents.

L’objectif de cette formation est de permettre aux dirigeants d’entreprise de connaître les

caractéristiques de la Cyber Sécurité ainsi que les acteurs de ce domaine. Malgré l’évolution

des technologies, les concepts de la Cyber Sécurité restent inchangés. Des mesures

efficaces doivent être mises en place afin de protéger l’intégrité et l’activité économique

de votre entreprise. Il est alors nécessaire d’être formé pour comprendre et appréhender

la Cyber Sécurité dans sa globalité. Cette formation vous permettra de mettre en place

des règles et des technologies simples afin que vous soyez en mesure de réagir

efficacement en cas de difficultés. Vous aurez alors la capacité de rédiger une Politique de

Sécurité des Systèmes d’Informations (PSSI) pour optimiser l’organisation de la sécurité

numérique de votre entreprise.

Cette formation est destinée aux personnes souhaitant élaborer une Politique de Sécurité

des Systèmes d’Informations (PSSI). Elle s’adresse ainsi :

• Dirigeants souhaitant comprendre le fonctionnement de la Cyber Sécurité et comment

éviter les dangers éventuels

• Manager et collaborateurs voulant intégrer des procédés de sécurité au sein de leur

organisation et comprendre les principes de sécurisation d’un réseau

• Toute personne s’intéressant à la Cyber Sécurité et à sa mise en place au sein de

l’entreprise

Aucun

• Découvrir et comprendre les enjeux de la Cyber Sécurité ainsi que les organismes

d’Etat responsables

• Apprendre comment rédiger une Politique de Sécurité des Systèmes d’Information

(PSSI)

• Connaître les principales menaces et comment s’en prémunir avec les principes de

base de la Cyber Sécurité

• Connaître les moyens de sécuriser ses infrastructures réseau

• Avoir une vision des éléments de protection et des solutions pour limiter les risques

Pré-requis

Comprendre et appréhender la

Politique de Sécurité du Système

d’Information (PSSI) Formation 2,5 jours 17,5 heures Réf : 857_2,5J

Public visé



44

Jour 1

Les Acteurs de la Cyber Sécurité

ANSSI

CNIL

Les autres

Les Principales Menaces

Les chiffres

Les pièges les plus courants

Les plateformes criminelles

Cyber Monde et enjeux de la Sécurité

Les 4 paradigmes du cyber Monde

Les 3 enjeux de la Sécurité

Jour 2

Rédiger une PSSI

Principes de Sécurité

Principes de Réalisation

Principes de Management

Les rôles

Rédiger une PSSI

Principes de Base de la Cyber Sécurité

Connaître le système d’information et ses utilisateurs et identifier le patrimoine

informationnel de son ordinateur (brevets, recettes, codes source, algorithmes …)

La sécurisation du poste de Travail

Maîtriser le réseau de partage de documents (en interne ou sur internet)

Mettre à niveau les logiciels

Authentifier l’utilisateur

Nomadisme – Problématiques liées au BYOD (Bring your Own Devices)

La Sécurisation du Réseau

Principes de Sécurisation des Réseaux

Sécurisation du Réseau Local

Sécurisation de l’interconnexion

Recommandations ANSSI pour la définition d’une politique de filtrage réseau d’un

pare-feu

5ème Demi- journée

Compléments

L’analyse de risque

L’Administration

RGPD

Le Cloud Computing

Protection de l’Innovation et CyberSécurité

Aspects juridiques

Assurance Cyber





Plan de formation


45

Matériel

Cette formation vous permettra d’acquérir les bases du Machine Learning (apprentissage

automatique à partir de données).

Vous y apprendrez les fondamentaux théoriques, les cas d'usages ; vous saurez quand le

Machine Learning est une solution pertinente et vous mettrez en pratique ces aspects

théoriques pour réaliser vos propres modèles prédictifs en python, sur des exemples

concrets (détection de fraudes aux examens, détection de spam, etc.).

La formation s'appuiera sur le livre "Data Science : fondamentaux et études de cas"

• Le statisticien souhaitant comprendre comment le Machine Learning peut compléter

et augmenter les études statistiques classiques

• L'informaticien appelé à programmer des applications prédictives

• Le décideur désirant comprendre, par la mise en pratique, les enjeux et les

possibilités du Machine Learning

• Connaissance préalable de Python : programmation élémentaire de scripts,

variables, boucles, etc.

• Habitude de l'utilisation de l'informatique (tableurs, manipulation de données,

fichiers, etc.) indispensable

• Des connaissances élémentaires en mathématiques : notamment statistiques,

calcul, ainsi que des rudiments d'analyse (dérivée, équations, etc.)

• Comprendre les cas d'application et les possibilités du Machine Learning

• Savoir construire ses propres modèles prédictifs

• Savoir évaluer la pertinence d'un modèle prédictif

• Comprendre et savoir choisir le bon modèle prédictif et ses paramètres

• Savoir intégrer de tels modèles prédictifs à un système existant

• Salle de travail : connexion internet, vidéo projecteur, écran

Pré-requis

Master Class by Christophe Le Gal

Machine Learning Formation 3 jours Réf : 861_3J

Public visé



46

Jour 1

Introduction théorique

Machine Learning et optimisation.

- Régression linéaire, quadratique, descente de gradient

Machine Learning et corrélations statistiques

- Analyse en composantes principales

Machine Learning et Data Science.

- Cas d'applications concrets

Introductions aux réseaux de neurones, aux algorithmes génétiques, et aux arbres

de décisions (XGBoostedTree)

Premiers exemples pratiques

Introduction à Python Scikit-learn

- Chargement de données avec Pandas, visualisation de données

Programmation de notre propre réseau de neurones

- Rétropropagation du gradient

Utilisation de librairies dédiées

- Classifier « Multi Layer Perceptron »

Méthodes d'optimisation de réseaux de neurones

- Choix des données, représentation 1hot, n-hot, …

Apprentissages de premiers modèles prédictifs

- Reconnaissance de caractères

Jour 2

Performances et validité de l'apprentissage

Mesure de précision, de discrimination,

- Courbe Roc, test de Fisher, matrice de confusion

Risque de sur-apprentissage

- Entropie, mesure de fitness

Base d'apprentissage et base de validation

- Cas des classifiers non symétriques

Application pratique : détection de fraude de transactions bancaires

Eléments influençant les performances et la validité

Complexité du modèle

Rugosité du modèle

Hyper-paramétrisation

Meta-learning ; risque de meta-surapprentissage

Plan de formation


47

Jour 3

Application : détection automatique de spam

Analyse de fréquence

- Al Kindi, détection de la langue, représentation vectorielle

Traitement de la langue naturelle

- Word2Vec, Bert, Tags

Mise en pratique sous Python

- Nltk

Intégration d'un module de Machine-Learning à un système existant

Flux de fichiers

- Web scraping

Utilisation d'API

- Exemple avec la base INSEE

Application : intégration de la détection du spam à une application de messagerie

Pour aller plus loin

Préparation des données

Pré-filtrage des entrées

Réseaux convolutifs

Apprentissage semi-supervisé et non-supervisé






48


49

Docteur en Informatique de l’Université et de l’Ecole de Mines de Nantes.

Une quinzaine d’année d’expérience, dont plusieurs en tant qu’architecte

de solutions Big Data.

Expert dans le choix et la mise en œuvre des solutions modernes autour

de la donnée : conception et architecture des socles techniques,

infrastructures dédiées à l’ingestion, le stockage, l’indexation, la

recherche, l’exploration et la visualisation des larges volumes de données

(dont les lacs et les puits de données).

Actuaire IA, Expert en Machine Learning et en Data Science, Expert en

Risk Management CERA.

Une trentaine d’années d’expérience dans le conseil et sur des postes de

direction pour de nombreux secteurs d’activité dont l’assurance, la

finance, l’industrie, l’administration publique.

Aujourd’hui il conseille les dirigeants en stratégie IA.

Conférencier, professeur à l’Université de Poitiers, à l’IRIAF, à l’école

d’ingénieur Big Data et Intelligence Artificielle du CNAM.

Docteur en Intelligence Artificielle (INPG) et ingénieur en calcul

scientifique (ENSIMAG).

Sa carrière s’est déroulée dans le secteur privé, et le milieu académique.

Directeur général d’une société spécialisée en simulation numérique, il a

également été plusieurs années chercheur associé au LATIM et enseignant

d’intelligence artificielle, à l'École Nationale d'Ingénieur de Brest (ENIB).

En qualité de Directeur Scientifique, il coordonne aujourd’hui l’activité de

Data Science, et met en œuvre ces méthodes d’analyse pour divers clients.

Hugues RAZANADRAIBE, Président

Sebastian PAVEL, Associé

Richard DORARD, Associé

Christophe LE GAL, Directeur Scientifique

Titulaire d’une MIAGE de l’Université de Dauphine et d’un Master

Management Système d’Information de l’ESSEC.

Membre de l’organisation internationale « Data Literacy Project ».

Une trentaine d’années d’expérience des problématiques Data, durant

lesquelles il a assuré des fonctions de Direction Générale et Opérationnelle

dans de grands groupes High Tech.

Il a dirigé plusieurs unités de recherche et développement.

Conférencier autour de l’Intelligence Artificielle et du Big Data.

Nos formateurs Tous nos formateurs accompagnent, au quotidien, les entreprises et les

collectivités dans la définition et la mise en œuvre de projets data.

Titulaire d’un diplôme d’Ingénieur des Travaux Statistiques et d’un

master en Actuariat. Ses domaines de prédilection sont le Machine Learning et la Data Visualisation. Il a notamment travaillé sur l’utilisation du Machine Learning et de la data Viz pour la détection des moments de

vie et la tarification des produits d’assurance IARD. Il est spécialisé dans le traitement des données et leur valorisation, dans

des environnements Big Data ou non (Hortonworks, SparkR, SparklyR, PySpark, Tableau, Python, R, Stata, SPSS, SAS, BO, Tanagra,….)

Titulaire d’un master en recherche en mathématiques appliquées.

Formateur, consultant et conférencier en Data Science, depuis 4 ans,

David s’est spécialisé dans l’accompagnement à la création de modèle

prédictif en Machine Learning.

Il participe également à des travaux de R&D en Data Science

Il a notamment collaboré à l’élaboration et au développement

d’algorithmes prédictifs dans la variation de prix de grands crus classés

dans le vin.

Titulaire d’un master en mathématique informatique et d’un Data Scientist

Degrees de l’Université Paris Dauphine.

Expert en Data Analyse et Data Visualisation, depuis 11 ans, Mickaël s’est

spécialisé dans l’accompagnement à l’émergence de valeurs métier.Il

maîtrise les problématiques de toute la chaîne data et a participé à de

nombreux projets d’analyse complexe de modèles de données et de mise

en place de solutions de visualisation orientées utilisateurs chez des

acteurs de la finance, de l’assurance.

Docteur en Data Engineering du LaBRI de Bordeaux.

Il a évolué pendant 4 ans dans la cellule de recherche et développement

Socle Big Data de Cdiscount, précurseur en France dans l’implémentation

de technologies Big Data.

Il a focalisé ses recherches sur la détection d’évènements complexes dans

les flux d’évènements massifs.

Dans le cadre de son activité de consultant, William accompagne les

entreprises dans leurs problématiques de Data Ingenierie.

Passionné par la Business Intelligence, et reconnu en tant qu'expert

Architecte Data. Son périmètre s'étend à présent sur la Data Engineering

avec une ouverture au domaine du Big Data.

Il possède une expérience de 16 années dans des activités telles que :

• l’architecture d’entrepôt de données,

• le déploiement de solutions inter-entreprises,

• le conseil en SI Décisionnel,

• la gouvernance de données.

Thiburs AGBAHOUNGBATA, Data Scientist

David SIMON, Data Scientist

Mickaël MARCHESE, Data Analyst

William BRAIK, Head of Engineering

Matthieu RAVARD, Expert en solution Data


50

Docteur en Intelligence Artificielle, spécialité Inférence de Comportement

et Process Mining (L3i La Rochelle).

Il a notamment travaillé sur l’utilisation du Process Mining et du Deep

Learning pour la gestion dynamique de crises et de risques majeurs.

Il est spécialisé dans le développement d’algorithmes « Big Data », (Py

Spark, R, ...) et le traitement de données (Trifacta, Tanagra, …)

Nam enseigne par ailleurs au CNAM, sur le diplôme d’ingénieur « Big Data

et Intelligence Artificielle ».

Consultant Data, il a notamment évolué dans les secteurs du service, du

commerce et de l’industrie.

Il intervient dans les entreprises sur des missions :

• de diagnostics data : acculturation et animation d’ateliers

• de préparation, visualisation et design de la donnée : Trifacta et

Tableau...

Spécialiste du RGPD, il a réalisé de nombreuses formations et des mises

en conformité d’entreprise.

Docteur en Informatique spécialité IoT, Big Data et Génie Logiciel.

Il a évolué au sein du laboratoire Inria Bordeaux pendant 4 ans sur un

projet IoT fondé par Sigfox où il focalise sa recherche sur le

développement d’applications orchestrant des espaces intelligents à

grande échelle. Il a également travaillé à l'Imperial College London au sein

de l’institut de recherche Intel pour les villes connectées, ICRI, pour

résoudre des défis urbains nécessaires au développement de l’IoT à

l’échelle de la ville.

Chef de projet dans le Digital depuis plus d’une dizaine d’années, il conduit

des projets data internes au sein de Kereon Intelligence et pour le compte

de ses clients.

Il a une forte expertise en Reporting et visualisation des données :

Trifacta, Qlickview, Spotfire, Tableau, …

Il intervient également dans la formation et l’accompagnement des

entreprises dans leur mise en conformité RGPD

Milan KABAC, Data Engineer

Nam HO HOANG, Data Scientist

Guillaume ROUSSEL, Chef de projet Data

Aurélien GIVERNAUD, Consultant Data

Didier SPELLA, Expert en stratégie des entreprises et Cybercriminalité

Co-fondateur de CMCS (Charente-Maritime Cyber Sécurité)

Il est également Responsable Bureau CLUSIR – Nouvelle Aquitaine Ouest

(La Rochelle – Niort – Cognac) et Référent CyberMalveillance.

Ancien Officier Supérieur de l’Armée de l’Air, expert en réseau et

continuité des Affaires dans une multinationale américaine, il a toujours

été passionné par la problématique de la cybersécurité et notamment le

conflit qui peut exister entre le cybermonde et la sécurité.


51

Sessions en inter-entreprises

Plan ning deuxième semestre 2020

Pari

s

Bord

eaux

Nio

rt

Pari

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Bord

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rt

Pari

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rt

Pari

s

Bord

eaux

Nio

rt

Pari

s

Bord

eaux

Nio

rt

Découverte de l’Intelligence

Artificielle18 19 19

Qu’est-ce que la Data ?23

24

22

23

9

10

14

15

Les enjeux de la donnée pour le

secteur public

27

28

16

17

3

4

20

21

Valorisation de l’entreprise par la

Data27 16 17

Les fondamentaux de la Data

dans le monde de l'Industrie et

de l'Energie

26 6

Découverte de l’IoT : vue

d’ensemble complète21 6 15

Le traitement des données avec

Apache Spark

16

17

18

19

Traitement de la langue naturelle21

22

16

17

La préparation des données avec

Trifacta

17

18

12

13

28

29

Introduction à la Stack Elastic6

7

10

11

Initiation à la Data Viz 26 5 16 12

Initiation à la Data Gouvernance 24 29 8

Formation RGPD 1 jour 14 18 7

Formation RGPD 2 jours15

16

21

22

RGPD : Atelier de mise en

conformité

Devenir Délégué à la Protection

des Données (DPD/DPO)

16

17

25

26

Comprendre et appréhender

l'audit du Système d'Information

24

25

29

30

16

17


Cyber Sécurité

27

28

14

15

19

20


Politique de Sécurité du Système

d'Information

19

20

21

16

17

18

25

26

27

Master Class Machine Learning8

9

12

13

1

2

Dates sur mesure

AoûtSeptembr

eOctobre Novembre Décembre Janvier

Formation

Mois


52

Bulletin d’inscription

Société

Nom :

Activité :

Adresse :

Code postal : Ville :

Numéro de Siret :

Responsable/correspondant formation

Nom : Prénom :

Téléphone : Email :

Formation

Intitulé :

Référence :

Intra entreprise : Dates souhaitées :

Inter entreprise : Dates de formation :

Nom et prénom des stagiaires

1- Email :

2- Email :

3- Email :

Prix HT par personnes :

Prix HT total : Exonération de TVA : Kereon Intelligence (ROSH SAS) bénéficie d’une attestation au titre d’activités s’inscrivant

dans le cadre de la formation professionnelle (Article 261 du code général des impôts

Signature Cachet

Bulletin d’inscription à nous renvoyer : [email protected]

☐ J’accepte de recevoir de l’information relative aux offres et à l’actualité de Kereon Intelligence.

Les données collectées dans ce formulaire permettent l’établissement des démarches administratives, organisationnelles et

commerciales nécessaires à la bonne réalisation des formations.

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demander leur effacement. Vous disposez également d’un droit d’opposition, de rectification et de limitation du traitement de vos

données. Pour exercer ces droits ou pour toute question relative au traitement de vos données par Kereon Intelligence – ROSH SAS,

vous pouvez nous contacter par voie électronique à l’adresse [email protected] ou par courrier postal à l’adresse

suivante : 16, rue du 14 Juillet, 79000 Niort.


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(inscription en ligne ici)

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https://us10.list-manage.com/survey?u=bc355c734a8ff65ae28693bd7&id=0056ebbe80

Ils nous font confiance

pour leur formation


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Kereon Intelligence, en qualité de prestataire de formation, est enregistré sous le numéro 757901179 auprès du Préfet de la région Nouvelle-Aquitaine

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