Catalogue de Formations - Kereon Intelligence · • Le traitement des données avec Apache Spark...

Catalogue de Formations Second semestre 2019

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

Sommaire

Qui sommes-nous ? 3

Liste des formations 4

Planning des formations 39

Bulletin d’inscription 40

Ils nous font confiance 41

Contactez-nous 42

Nos formateurs 36


Qui sommes-nous ?

Kereon Intelligence est un cabinet conseil en Data qui accompagne ses clients sur l’ensemble des problématiques liées à l’exploitation des

données :

• Conseil & Réalisation

• R&D

• Formation

Nous soutenons le développement et la performance des entreprises, des collectivités, et des institutions grâce à notre approche méthodologique

Intuitive©. Elle nous permet de faire émerger des richesses d’informations

issues du patrimoine de données de nos clients et de les aider à :

• Stimuler l’innovation pour développer de nouveaux services

• Améliorer leurs performances

• Prendre de meilleures décisions stratégiques et opérationnelles

• Améliorer leurs connaissances Clients

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

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


Liste des formations

Introduction

• 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 enjeux numériques des dirigeants territoriaux

Smart City

• Dans les coulisses de la Smart City (à venir)

IoT (Internet des objets)

• Découverte de l’IoT : vue d’ensemble complète

• Les enjeux des objets connectés : les clés d’un projet réussi (à venir)

Les outils Data

• Master Class Machine Learning• Le traitement des données avec Apache Spark• Traitement de la langue naturelle

• Apache Kafka (à venir)• La préparation des données avec Trifacta

RGPD (Règlement Général sur la Protection des Données)

• 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)

Data Gouvernance

• Les architectures modernes Data et leur déclinaison opérationnelle (àvenir)

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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

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


<

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

• Forêts 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

7


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


8


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 : 1 600 euros net*


*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)

Plan de formation


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

10


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

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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.

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


• 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



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

13


La technologie, en évolution constante, précède les usages. Dans ce cycle « accéléré »,

c’est souvent le « Comment » et la recherche de solutions à court terme qui sont

privilégiés. Questionner le « Pourquoi » dans ce nouvel environnement hyper connecté,

incertain et disruptif demeure pourtant l’enjeu majeur pour construire une vision publique

« durable » et éthique, bénéfique aux citoyens et usagers.

Les dirigeants publics doivent ainsi comprendre rapidement les grandes tendances du

numérique pour élaborer des réponses pertinentes au risque d’être « ubérisés » par des

groupes privés performants pouvant également proposer des services au public, en

apparence gratuits, mais reposant en fait sur une économie de la donnée encore

incomprise.

La civilisation devient celle de l’homo numericus, c’est une véritable révolution qui est loin

de n’être que technologique : elle sera avant tout humaine. Et les grands défis seront tant

au niveau des gouvernances (données, projets), du management, de la recherche de

valeur (innovation) que de la mise en conformité des systèmes d’information (RGPD,

Opendata). Cette sensibilisation d’une journée a pour ambition d’éclairer ces grands enjeux

et d’engager des réflexions utiles à l’élaboration des politiques publiques d’aujourd’hui et

de demain.

Cette formation est destinée aux :

• Elus, directeurs généraux

• Directeurs opérationnels

Aucun

• Comprendre les enjeux du numérique

• Appréhender les grandes technologies actuelles : IA, blockchain, …

• Maîtriser le nouveau cadre juridique (RGPD, Opendata, …)

• Réfléchir sur le rôle du décideur public dans ce nouvel environnement

Les enjeux numériques des

dirigeants territoriaux

Public visé

Pré-requis


Formation 1 jour 7 heures Réf :815_1J


Un changement de civilisation

Le nouveau modèle économique « data centric »

Qu’est-ce que la data ?

- Les réseaux sociaux

- La smart city

- L’intelligence artificielle

- Les « civic tech »

- … contribuent à modifier notre environnement

Le modèle de l’administration

Les grands principes du service public à l’heure du numérique

Un modèle managérial à requestionner ?

Les enjeux des dirigeants publics

Rappel des règlementations RGPD et Opendata

L’enjeu de la transformation : humaine avant d’être technologique

Un retour d’expérience avec un lab d’innovation interne

Des fonctions de sensibilisation

Des fonctions d’accompagnement en intelligence collective

Des fonctions de veille

Des fonctions d’innovation : expérimentation de la startup publique interne

Eclairages sur la gouvernance Data

Des nouveaux métiers

Les finalités d’une politique des données

Comment rester en veille sur le sujet





Plan de formation


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


16


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 plateformes Cloud dédié à l’IoT

Comparatif des plateformes

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


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 Machine Learning Formation 3 jours

Réf : 841_3J

Public visé



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


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






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

Le traitement de données

avec Apache Spark

Pré-requis

Public visé


Formation 2 jours 14 heures Réf 842_2J

21


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


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



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 critiques »

Méthodes bayésiennes

Exercice : « détection de SPAM »

Perspectives

Tagging

Lemmatization

Google Bert, Spacy





Plan de formation


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



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


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



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)

Quelles 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


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



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

30





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 ?




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






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

souhaitent mutualiser l’effort de mise en conformité de leurs adhérents avec l’encadrement

d’un spécialiste 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


32


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


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 heures Réf : 854_2J

Public visé



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


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 ?




Qui accède aux données



Cookies


Mise à jour ?






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 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).

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

Richard DORARD, Directeur Général, Associé

Sebastian PAVEL, CTO, 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.

36


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 Informatique et Ingénieur spécialiste du Big Data. A Bordeaux, il a évolué pendant 3 ans au LaBRI et pendant près de 4 ans dans la cellule R&D Big Data de CDiscount, précurseur en France dans l'utilisation des technologies Big Data.Il a notamment réalisé une thèse sur la détection d'évènements complexes dans les flux de données massifs.En tant que consultant, William accompagne aujourd'hui les entreprises dans leurs diverses problématiques de traitement de la donnée.

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.

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.

David SIMON, Data Scientist

Mickaël MARCHESE, Data Analyst

William BRAIK, Head of Engineering

Matthieu RAVARD, Expert en solution Data

Milan KABAC, Data Engineer

37


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 ».

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

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.

Nam HO HOANG, Data Scientist

Guillaume ROUSSEL, Chef de projet Data

Aurélien GIVERNAUD, Consultant Data

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Sessions en inter-entreprises

Planning deuxième semestre 2019

Paris

Bord

eaux

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Bord

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Découverte de l’Intelligence

Artificielle9 16 11 21

Qu’est-ce que la Data6

7

1

2

19

20

8

9

16

17

4

5

2

3

Les enjeux de la donnée pour le

secteur public

23

24

3

4

18

19

17

18

Valorisation de l’entreprise par la

Data7 5 26 18

Les enjeux numériques des

dirigeants territoriaux25

Dans les coulisses de la Smart City 10 20

Découverte de l’IoT : vue

d’ensemble complète14 11 18

Les enjeux des objets connectés :

les clés d’un projet réussi

8

9

12

13

21

22

Master Class Machine Learning

3

4

5

25

26

27

3

4

4

5

6

Le traitement des données avec

Apache Spark

8

9

16

17

Traitement de la langue naturelle3

4

29

30

10

11

Apache Kafka 13

La préparation des données avec

Trifacta

24

25

11

12

29

30

18

19

Formation RGPD 1 jour 27 7 9

Formation RGPD 2 jours12

13

26

27

14

15

12

13

RGPD : Atelier de mise en

conformité

Devenir Délégué à la Protection des

Données (DPD/DPO)

24

25

3

4

19

20

18

19

Les architectures modernes Data et

leur déclinaison opérationnelle 27 24 1 4

Dates sur mesure

Juin Juillet Août Septembre Octobre Novembre Décembre

Formation

Mois


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.

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commerciales nécessaires à la bonne réalisation des formations.

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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.

mailto:[email protected]


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05 16 25 72 13

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Catalogue de Formations - Kereon Intelligence · • Le traitement des données avec Apache Spark...

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