Formation Chef de projet IA

Partie 1 : La gestion de projet avec la méthode Prince2® V7 Niveau Foundation

Dans cette partie, vous trouverez :

• Une description des principes de PRINCE2® :

  • La justification permanente de l’affaire
  • La focalisation sur le produit
  • Le management séquence par séquence
  • Le management par exception
  • Apprendre de l’expérience
  • Adaptation de PRINCE2®

• Les thèmes de PRINCE2® :

  • Le thème Business Case :
    • Objet du Business Case
    • Contenu d’un Business Case
    • Cycle de vie du Business Case
  • Le thème Organisation :
    • Les rôles et responsabilités dans PRINCE2®
    • Le modèle d’organisation de PRINCE2®
    • Relations
  • Le thème Qualité :
    • Organisation de la qualité
    • Planification de PRINCE2®
    • Assurance qualité
    • Contrôle qualité
    • Revues qualité
  • Le thème Plans :
    • Les niveaux de plan
    • Construire un plan
    • Contrôler les plans
  • Le thème Risques :
    • Planifier, évaluer, exécuter et contrôler les risques du projet
  • Le thème Changements :
    • Mettre en œuvre une gestion des configurations du projet
    • Gérer les changements à travers une évaluation des changements
  • Le thème Progression :
    • Mesurer la progression du projet
    • Communiquer avec l’ensemble des parties prenantes du projet
    • Contrôler l’avancement du projet

• Les 7 processus :

  • Élaborer le projet :
    • Vérifier la viabilité, la faisabilité et la souhaitabilité du projet
    • Passer le moins de temps possible sur un projet qui n’est pas en lien avec les objectifs de l’entreprise
  • Initialiser le projet :
    • Planifier le projet pour un lancement maîtrisé
    • Organiser le projet, y compris les rôles et responsabilités
  • Diriger le projet :
    • Offrir une interface entre le projet et la direction de l’entreprise
    • Contrôle du comité de pilotage du projet
  • Contrôler une séquence :
    • Activités coordonnées par le chef de projet pour piloter les travaux
    • Contrôler le périmètre, les coûts, les délais
  • Gérer une limite de séquence :
    • Organiser la séquence suivante
    • Obtenir l’autorisation de lancer la séquence
    • Revoir le Business Case
  • Gérer la livraison des produits :
    • Processus vu du chef d’équipe
  • Clore le projet :
    • Clore les contrats
    • Effectuer la revue de projet
    • Consolider le plan de revue des bénéfices

• L’adaptation de PRINCE2®Compris dans cette formation :

  • Un examen blanc de 60 questions corrigées
  • Un examen blanc supplémentaire de 75 questions corrigées

Partie 2 : L’agilité – Principe et application

1. Agilité : Principes et méthodes

• Introduction à l’agilité : Pourquoi est-ce central aujourd’hui ?
• Approches classiques vs approches agiles
• Les 4 valeurs de l’agilité
• Les 12 principes du manifeste agile
• Avantages et inconvénients des méthodes agiles
• Quand peut-on dire qu’on est agile ?
• Les différentes méthodes agiles

2. Mettre en œuvre l’agilité en entreprise

• Les 6 leviers de la culture agile en entreprise
• Étapes pour mettre en œuvre l’agilité en entreprise

3. Scrum

• Le framework Scrum
• L’équipe Scrum
• Événements et artefacts
• Product backlog, sprint backlog, user stories

4. Autres outils et conclusion

• Dette technique
• Kanban
• Conclusion

Partie 3 : Scrum Master

SCRUM® est la méthode de gestion de projets agile la plus répandue et la plus aboutie. Elle explique concrètement comment dérouler un projet agile, visant à produire rapidement un service ou un produit sans rédiger une expression de besoin détaillée. Au fil des itérations, SCRUM® livre des incréments de fonctionnalité attendus par les clients.

Vous trouverez dans SCRUM® des réponses aux problématiques de gestion de projets dynamiques avec un time-to-market serré. Vous verrez de nombreux outils réutilisables, même dans des gestions de projet classiques.

• Introduction :
  • Courbe d’acceptation de Kübler-Ross
  • Principes du Manifeste Agile
  • Valeurs et 12 principes du Manifeste Agile
  • Introduction aux rôles SCRUM
  • Le Product Owner
  • Le cadre de référence SCRUM
  • Le Sprint Backlog
  • Le Product Backlog
  • Grooming ou refinement

Partie 4 : Le Design Thinking

Cette formation est structurée en 3 grandes parties :

Chapitre 1 : Expérimenter la méthodologie du Design Thinking

• Introduction au Design Thinking
• Conduire et analyser des entretiens utilisateur
• Prototyper sa solution
• Concevoir un protocole de test

Chapitre 2 : Intégrer les fondamentaux de la posture de facilitateur

• Les 3 rôles du facilitateur
• Bonnes pratiques pour dynamiser la cocréation

Chapitre 3 : Designer son atelier de Design Thinking

• Les étapes incontournables
• Préparer son atelier
• Atelier présentiel vs distanciel

Partie 5 : La Data Analyse et le Machine Learning avec Python

1. Installation et première prise en main de l’environnement de travail (21 min)

• Qu’est-ce que la Data Science ?
• Présentation et installation d’Anaconda
• Maîtrise du Notebook Jupyter : bases et enregistrement

2. Les bases du langage Python (56 min)

• Concept de variable
• Les opérateurs mathématiques
• Les strings et les opérateurs

3. Les conditions (28 min)

• Les conditions logiques
• La structure des conditions

4. Les listes (31 min)

• Déclaration, consultation, manipulation des listes

5. Les dictionnaires (21 min)

• Concept de dictionnaire

6. Les boucles (19 min)

• Les boucles while et for

7. Les fonctions (27 min)

• Le concept des fonctions, les paramètres et la fonction Return
• Paramètres optionnels
• Travaux Pratiques : Les boucles et les fonctions appliquées à l’analyse des données du Titanic

8. Les librairies (11 min)

• Importer et utiliser une librairie
• Utiliser le gestionnaire PIP

9. Maîtriser la librairie Numpy (40 min)

• Créer un tableau et sélectionner des valeurs
• Effectuer des opérations dans un tableau
• Analyser et manipuler un tableau
• La fonction Arrange

10. Maîtriser la librairie Pandas (1h 58min)

• Créer votre premier Dataframe
• Comprendre la composition d’un Dataframe
• Naviguer et créer une boucle dans un Dataframe
• Data Cleaning
• Premières analyses avec Pandas
• Introduction au Feature Modeling
• Rassembler plusieurs jeux de données dans un Dataframe
• Gestion des dates
• Modifier le paramétrage de Pandas

11. Apprendre la Data Visualisation (1h 11min)

• Créer son premier graphique
• Gérer le multi graph
• Bar Chart
• Histogramme de répartition
• Nuage de points et Scatter Matrix
• La librairie Seaborn

12. Maîtriser les API pour extraire de la data (44 min)

• Qu’est-ce qu’une API ?
• Qu’est-ce que le format JSON ?
• Comment requêter une API en Python ?
• Transformer du JSON en Dataframe
• Dynamiser le paramétrage de vos appels API

13. Apprendre le Web Scraping (32 min)

• Qu’est-ce que le Web Scraping ?
• La librairie BeautifulSoup

14. Maîtriser le langage SQL (1h 13min)

• Introduction au SQL
• Filtrer votre base de données
• Faire des tris
• Calculs en SQL
• Group By et Alias
• Concepts de clé primaire et clé étrangère
• Jointures en SQL

15. Une première approche de la statistique descriptive (45 min)

• Types de variables
• Statistiques de base
• Qu’est-ce que la loi normale ?

16. Le Machine Learning (2h 41min)

• Concept du Machine Learning
• Comprendre le type de problème à résoudre
• Data Cleaning : analyse de la valeur à prédire
• Data Cleaning : vérification du format des colonnes
• Data Cleaning : gestion des valeurs manquantes
• Data Cleaning : correction des problèmes logiques de certaines colonnes
• Data Modeling
• Concept de la régression linéaire
• Séparer le jeu de données entre entraînement et test
• Créer un premier modèle uni-varié
• La normalisation des variables
• Mise en pratique de la normalisation
• Le dilemme biais-variance
• Gestion des variables avec catégories

Partie 6 : Machine Learning – Concepts et Projets Pratiques

1. Introduction et notions transverses

• Qu’est-ce que la Data Science ?
• Machine Learning par secteur d’activité
• Machine Learning par type d’application
• Déroulement d’une étude en Data Science
• Méthodes descriptives et prédictives
• Vocabulaire en Data Science
• Environnement de développement
• Avant de débuter : les prérequis
• Feature Scaling
• Gestion des valeurs manquantes
• Construction d’un modèle de Machine Learning
• Évaluation d’un modèle de Machine Learning

2. Machine Learning supervisé

Régression :

• Régression linéaire simple
• Régression linéaire multiple
• Arbres de décision
• Forêts aléatoires (Random Forest)
  • Intuition
  • Représentation graphique
  • Fine Tuning
  • Avantages et inconvénients
  • Cas d’application
  • Hyper-paramètres
  • Code Python (démonstration, exercices, correction)
• XGBoost (Extreme Gradient Boosting)
• KNN (K Nearest Neighbor)
• SVM (Support Vector Machine)

Classification :

• Régression logistique multiple
• Arbres de décision
• Forêts aléatoires (Random Forest)
• XGBoost (Extreme Gradient Boosting)
• KNN (K Nearest Neighbor)
• SVM (Support Vector Machine)

3. Notions transversales disséminées dans le cours

• Validation croisée et Bagging
• Imputation des valeurs manquantes
• Hyperparameter Tuning

Partie 7 : Introduction à ChatGPT – Maîtriser l’IA pour une Performance Professionnelle

• Introduction à ChatGPT
• Utilisation de base et commandes
• Cas pratiques pour une application professionnelle
• Personnalisation et paramètres avancés
• Utilisations professionnelles de ChatGPT
• Quiz et évaluation finale

Le candidat doit être titulaire d’un diplôme ou Titre RNCP de niveau 6, ou de 180 crédits ECTS

Le candidat non titulaire d’un diplôme ou titre susmentionné, mais justifiant de plus de 2 années d’expériences dans des responsabilités en adéquation avec la certification visée peut être admis. Dans ce cas, une demande doit être adressée au certificateur qui est le seul à pouvoir valider l’inscription.

L’aboutissement logique de cette formation est le passage l’évaluation du bloc intitulé “”Développer une solution d’intelligence artificielle (Machine et Deep Learning) de la certification “”Chef de Projet en Intelligence Artificielle”” inscrite au RNCP36129BC03.

En suivant cette formation, vous vous engagez à passer l’examen du bloc de cette certification. Il devra être passé après la formation et après vos révisions personnelles.

Dans le cadre de cette certification professionnelle inscrite au RNCP il vous sera demandé de fournir les données suivantes : 

♦ Nom et prénom, date de naissance, lieu de naissance, coordonnées, expérience professionnelle avant et après la certification, fonction/statut, type de contrat nom de l’entreprise, rémunération brute annuelle à 6 mois et à 1 an/2 ans.

Ces informations sont collectées afin d’éditer le parchemin de certification, d’alimenter le passeport de compétences, et pour répondre à l’obligation de l’évaluation de l’impact économique et social de la certification professionnelle

Passage de l’évaluation  bloc intitulé “”Développer une solution d’intelligence artificielle (Machine et Deep Learning) de la certification “”Chef de Projet en Intelligence Artificielle”” inscrite au RNCP36129BC03

L’évaluation se déroule sur notre plateforme d’apprentissage en mode asynchrone et est constituée de 2 parties :

– 1 mise en situation professionnelle reconstituée sous forme d’étude de cas proposée au candidat : à partir d’un jeu de donnée d’entreprise, le candidat devra mettre en œuvre divers prétraitements et augmentation de données afin de rendre ces dernières exploitables par les techniques d’apprentissage automatisées. Durée de l’examen 1h30.

– 1 mise en situation professionnelle sous forme d’étude de cas proposée au candidat : en se basant sur une solution proposée, le candidat devra réaliser un rapport de synthèse et d’étonnement incluant : l’explication des choix de solutions IA implémentés, l’interprétation des résultats, l’évaluation de la fiabilité des algorithmes et une proposition d’optimisation. Durée de l’examen 1h30.

L’objectif de ce parcours de formation est de vous permettre de préparer l’évaluation du bloc intitulé “Développer une solution d’intelligence artificielle (Machine et Deep Learning) de la certification “Chef de Projet en Intelligence Artificielle” inscrite au RNCP36129BC03.

L’objectif de ce parcours est de vous permettre de maîtriser les fondamentaux de la gestion de projet, mener à bien la mise en oeuvre de projets innovants, développer la créativité, explorer les opportunités de l’Intelligence Artificielle (Python et Natural Language Processing) au sein de l’entreprise pour augmenter sa performance.

L’objectif est de vous fournir les outils méthodologiques nécessaires pour :

• Comprendre de façon détaillée l’approche agile
• Tirer partie d’une méthode de gestion de projet déterministe comme PRINCE2® fondation
• Comprendre comment organiser une équipe projet et une livraison incrémentale comme SCRUM
• Etre capable de diriger un projet de livraison incrémentale d’un produit complexe (application, produit ou service complexe)
• Expérimenter la méthodologie du Design thinking pour trouver des solutions innovantes
• Maîtriser différents algorithmes compétitifs pour résoudre des problèmes de Machine Learning
• Utiliser ChatGPT pour augmenter sa productivité

Formation en digital-learning, 100% en ligne, formée de vidéos, de quiz, de lectures et contenus complémentaires, d’un forum et selon les cas, de webinaires.

– conformément aux CGU du CPF (https://www.moncompteformation.gouv.fr/espace-public/conditions-generales-dutilisation) votre formation a une date de début et une date de fin contractuelle et convenues au moment de votre demande auprès du CPF. La formation doit avoir été réalisée entièrement à la date de fin de la formation.

– conformément aux CGU du CPF, vous serez présenté automatiquement à la fin de la période de formation au certificateur français inscrit au CPF. La planification de l’examen sera réalisée avec le certificateur français directement.

– si votre formation comprend une ou plusieurs certifications internationales, vous devrez nous en passer commande au maximum 1 mois après la date de fin de votre formation. Cette demande se fait par mail à l’adresse contact@skills4all.com. Si cette date est dépassée, il ne sera plus possible de passer commande de(s) la certification(s) internationale(s).

– nous vous encourageons à lire attentivement nos conditions d’usage de notre plateforme disponibles ici (https://lms.skills4all.com/admin/tool/policy/viewall.php). Ces conditions rappellent également les cas de force majeure acceptables en cas d’impossibilité de suivre la formation ou de passer sa certification.

Skills4All est un certificateur et organisme de formation en digital learning, qui vous prépare aux certifications les plus reconnues sur le marché : PMI, AXELOS, IASSC, DevOps Institute, PEOPLECERT, GASQ, CFTL, BESTCERTIFS, dans les domaines de la cybersécurité, de l’IT, la data, l’IA, l’agilité, Scrum, Prince2, Lean Six Sigma, Gestion de projet et bien plus encore.

Avec nous, c’est quand vous voulez, où vous voulez, 24/7/365, à votre rythme.

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Skills4All est accrédité par le COFRAC (Comité Français d’Accréditation) en tant que certificateur dans le domaine de la sécurité de l’information : nos certifications sont les meilleures du marché et répondent à la norme ISO 17024, la plus exigeante aujourd’hui. Obtenir une certification Skills4All ou BestCertifs aujourd’hui c’est le gage d’une reconnaissance forte du marché qui valorisera vos compétences.