Savoir challenger la donnée

Maîtriser dans un environnement complexe

Public visé

- Auditeurs internes
- Banquiers / Chargés d'affaires
- Directeurs consolidation et comptabilité
- Directeurs et contrôleurs financiers
- Experts comptables, Commissaires aux comptes
- Managers comptables
- Responsables financiers
- Trésoriers

1 jour

Nouvelle formation

Pré-requis :

Cette formation ne nécessite aucun pré-requis particulier, mais pour aborder ce module, il est utile d’avoir suivi les quatre formations précédentes de notre catalogue : “Comprendre l’intérêt de l’approche Data Analytics en entreprise”, “Maîtriser les fondamentaux de la statistique appliquée à la gestion”, “Concevoir un modèle de données” et ” Transformer la donnée en information utile” .

Objectifs

– Savoir prendre du recul par rapport à la donnée
– Savoir juger de la performance d’un modèle
– Savoir contribuer à une démarche d’amélioration continue

Contenu

> La donnée et le business model

– Les données utilisées sont-elles celles dont j’ai vraiment besoin pour piloter ?
– Adéquation stratégie et leviers opérationnel vs création de valeur
– Simulation : à partir de scénarii d’évolution du business model, comment les données fondamentales sont-elles impactées ?

> La fiabilité et la pertinence de la donnée

– Origine de la donnée, quand et comment elle a été obtenue, pourquoi et par qui elle a été créée, et éviter le biais de collecte
– Mise à jour des données prédictives sur les résultats réels et boucles d’apprentissage, machine learning
– Niveau de confiance et conclusions par rapport à la volumétrie et à la mesure, notion d’overfitting
– Résultats sous forme d’intervalle de confiance et prévisions dans une vision intervalle de prédiction avec un fan chart

> L’interprétation des résultats

– Enjeu de la prise de décision
– Le paradoxe de Simpson (facteur de confusion)
– Ne pas confondre corrélation et causalité

> Performance du modèle et boucle d’amélioration

– Metrics d’évaluation, vrais et faux résultats positifs ou négatifs
– Matrice coûts/bénéfices et matrice de confusion
– Représentation visuelle de la performance du modèle (ROC curve)
– Valeur attendue et aversion au risque (risk utility curve)

Pourquoi choisir cette formation ?

De l’avis de tous les professionnels de la Data Analytics, savoir challenger la donnée est la principale compétence manquante dans les organisations.
En une journée, cette formation vous donne les bases d’un savoir-faire qui deviendra crucial à l’avenir, en particulier pour les financiers.

Pédagogie et modalités d’évaluation

Pendant la session : alternance de développements théoriques et d’illustrations tirées de situations réelles. Des cas pratiques et des quiz interactifs permettent de s’assurer de l’acquisition des connaissances tout au long de la formation.
En aval : l’animateur est disponible pour répondre à toute question relevant de la formation.

Prix

1020 € HT

Médias

Témoignages

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Jonathan C.
Entreprise
Formation