Semarchy xDM
Mettre en place une solution MDM d’entreprise avec Semarchy xDM !
Vue d'ensemble
Une bonne maîtrise du langage SQL et des bases de données relationnelles est indispensable.
Les participants doivent également connaître les notions ETL (Extract – Transform – Load) ainsi que les concepts de gouvernance des données.
Objectifs pédagogiques
Programme détaillé
Introduction et contexte
Présentation de la formation, objectifs pédagogiques et tour de table des participants. Panorama du domaine et positionnement des technologies abordées.
Introduction à l'écosystème data
Panorama du domaine : data engineering, data science, analytics, BI. Rôles et responsabilités dans une organisation data-driven.
Collecte et ingestion des données
Sources de données (bases, API, fichiers, streaming). Pipelines ETL/ELT, orchestration et qualité des données.
Mise en place d’un pipeline d’ingestion de données
Stockage et modélisation
Data warehouses, data lakes, lakehouses. Modélisation dimensionnelle (Kimball), schémas en étoile et en flocon.
Conception d’un modèle dimensionnel à partir d’un cas métier
Machine learning et IA
Concepts fondamentaux du ML : apprentissage supervisé/non supervisé, évaluation de modèles. Introduction au deep learning et au NLP.
Entraînement d’un modèle de classification sur un dataset réel
Analyse et visualisation
Requêtes analytiques, agrégations, fenêtres SQL. Principes de datavisualisation et bonnes pratiques de design de dashboards.
Création d’un dashboard interactif à partir d’un jeu de données
Synthèse et certification
Récapitulatif des acquis de la formation. Conseils pour approfondir et prochaines étapes. Préparation à la certification le cas échéant.
QCM de validation des acquis et évaluation de satisfaction
Prochaines sessions
Avis des participants
Financement
Cette formation est éligible aux financements OPCO et FNE-Formation. Nos équipes vous accompagnent dans le montage de votre dossier.
En savoir plus sur le financement