DATA
Data science : assurer la qualité de ses données
Bénéfices de la data science dans le contrôle de la qualité des données
ADI19
1 jour
7 heures
995 €ht
Objectifs de la formation
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Traduire les exigences de Solvabilité 2 sur la qualité des données
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Faire le lien entre la maîtrise de la qualité des données et la datascience
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Mettre en place des algorithmes d’évaluation de qualité des données, et construire des indicateurs de qualité avec des cas pratiques
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Automatiser la détection et la correction des anomalies dans les données
Programme Résumé
Data science : assurer la qualité de ses données
Bénéfices de la data science dans le contrôle de la qualité des données
1 jour 7 heures
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Évaluer les risques et les enjeux financiers et réglementaires liés a la qualité des données
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Appliquer les principes de la détection des anomalies pour identifier les incohérences
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Intégrer la Data Science dans les projets d'analyse et de contrôle de la qualité des données
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Comprendre les fonctions et cas d’usage de la Data Science dans la gestion de la qualité de la donnée
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Mettre en œuvre l’automatisation de la détection et la correction d’anomalies
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Évaluer les risques et les enjeux financiers et réglementaires liés à la qualité des données
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Traduire les exigences de solvabilité 2 en matière de gouvernance de la qualité des données
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Appréhender les risques et les coûts d’une mauvaise qualité des données
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Définir une donnée de bonne qualité : pertinence, intégrité, disponibilité, auditabilité, traçabilité, conformité et sécurité
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Appliquer les principes de la détection des anomalies pour identifier les incohérences
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Comprendre la différence entre l’approche exploratoire descriptive et l’approche décisionnelle globale et prédictive
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Définir les types d’anomalies : erreurs de saisie, fautes d’orthographe, erreurs intentionnelles, défaillance du système
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Explorer des exemples concrets d’anomalies : adresse mal saisie menant à des contrats en déshérence ou impact de la qualité des données sur la production des rapports QRT et répercussions (solvabilité & sanctions)
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S’approprier les bonnes pratiques d’organisation et de pré-traitement des données : organisation de fichiers, de données, classification
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Intégrer la data science dans les projets d’analyse et de contrôle de la qualité des données
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Comprendre les fonctions et cas d’usage de la datascience dans la gestion de la qualité de la donnée
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Mettre en œuvre l’automatisation de la détection et la correction d’anomalies
Animée par
Publics concernés
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Directions des risques ; Actuaires ; Responsables conformités ; Risk-managers ; Responsables du contrôle interne ; Auditeurs internes ; Contrôleurs internes ; Directions des Systèmes d’Information (DSI) ; Auditeurs IT ; Data-Scientists ; Responsables de la qualité des données ; Chief data officers (CDO) et plus largement toute personne partie prenante et / ou garante d’un projet de qualité de données et / ou gérant des bases de données
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Société d’assurance et de réassurance, mutuelle et institution de prévoyance
Prérequis de la formation
- Cette formation entre dans le champ d'application des dispositions relatives à la formation professionnelle continue car considérée comme une action d'adaptation et de développement des compétences des salariés.

Prochaine(s) session(s)
Tarif(s) d'inscription
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995,00 €HT / 1 194,00 € TTC |
-5% sur chaque inscription dès le 2e inscrit
-10% sur chaque inscription dès le 3e inscrit
-15% sur chaque inscription dès le 4e inscrit
*sur le tarif général
Modalités pédagogiques et d’évaluation
- Tous nos stages de formations sont limités, dans la mesure du possible, à une douzaine de participants.
- Les formations se déroulent en présentiel ou en classe virtuelle avec un équilibre théorie / pratique. Chaque fois que cela est pertinent des études de cas et des mises en pratique ou en situation sont proposées aux stagiaires.
- Un questionnaire préalable dit ‘questionnaire pédagogique’ est envoyé aux participants pour recueillir leurs besoins et attentes spécifiques. Il est transmis aux intervenant(e)s avant la formation, leur permettant de s’adapter aux publics.
- Toute formation se clôture par une évaluation à chaud de la satisfaction du stagiaire sur le déroulement, l’organisation et les activités pédagogiques de la formation. Les intervenant(e)s évaluent également la session.
- Une auto-évaluation des acquis pré et post formation est effectuée en ligne afin de permettre à chaque participant de mesurer sa progression à l’issue de la formation.
- Une évaluation à froid systématique sera effectuée à 6 mois et 12 mois pour s’assurer de l’ancrage des acquis et du transfert de compétences en situation professionnelle, soit par téléphone soit par questionnaire en ligne.
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