Data science : assurer la qualité de ses données

Bénéfices de la data science dans le contrôle de la qualité des données

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Data science : assurer la qualité de ses données

Data science : assurer la qualité de ses données

Data science : assurer la qualité de ses données
Data science : assurer la qualité de ses données
Référence
ADI19
Durée
1 jour - 7 heures
Lieux et Dates
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A PARTIR DE 995 € HT
Référence
ADI19
Cette formation peut être organisée en intra entreprise (dans vos locaux ou à distance)
Référence
ADI19

Cette thématique vous intéresse ? Notre équipe pédagogique peut vous proposer une formation sur mesure adaptée à vos besoins spécifiques.

Objectifs

  • Traduire les exigences de Solvabilité 2 sur la qualité des données

  • Faire le lien entre la maîtrise de la qualité des données et la datascience

  • Mettre en place des algorithmes d’évaluation de qualité des données, et construire des indicateurs de qualité avec des cas pratiques

  • Automatiser la détection et la correction des anomalies dans les données

Pour qui ?

Responsables 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

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.

Programme de la formation

Télécharger le programme
  • Évaluer les risques et les enjeux financiers et réglementaires liés à la qualité des données

  • Traduire les exigences de solvabilité 2 en matière de gouvernance de la qualité des données

  • Appréhender les risques et les coûts d’une mauvaise qualité des données

  • Définir une donnée de bonne qualité : pertinence, intégrité, disponibilité, auditabilité, traçabilité, conformité et sécurité

  • Appliquer les principes de la détection des anomalies pour identifier les incohérences

  • Comprendre la différence entre l’approche exploratoire descriptive et l’approche décisionnelle globale et prédictive

  • Définir les types d’anomalies : erreurs de saisie, fautes d’orthographe, erreurs intentionnelles, défaillance du système

  • 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)

  • S’approprier les bonnes pratiques d’organisation et de pré-traitement des données : organisation de fichiers, de données, classification

  • Intégrer la data science dans les projets d’analyse et de contrôle de la qualité des données

  • Comprendre les fonctions et cas d’usage de la datascience dans la gestion de la qualité de la donnée

    • Les techniques au service de l’exploration des données : webscraping, text-mining, machine learning, analyse des séries temporelles

    • Sélectionner et adapter la technique de datascience de traitement en fonction de la problématique à modéliser

    • Détecter des valeurs aberrantes avec les méthodes de clustering

    • Calculer un score de qualité avec les méthodes de classification

  • Mettre en œuvre l’automatisation de la détection et la correction d’anomalies

    • Savoir industrialiser les méthodes sélectionnées en tenant compte des contraintes temps réel

    • Mettre en place des indicateurs clés et des tableaux de bords pour évaluer la qualité

    • Cas pratique d’automatisation de l’exécution des contrôles et de visualisation des résultats

  • Modalités pédagogiques, d'évaluation et techniques

    • Modalités pédagogiques:
    • Pour les formations synchrones-présentiel ou classes virtuelles (formations à distance, en direct), les stages sont limités, dans la mesure du possible, à une douzaine de participants, et cherchent à respecter un équilibre entre théorie et pratique. Chaque fois que cela est possible et pertinent, des études de cas, des mises en pratique ou en situation, des exercices sont proposées aux stagiaires, permettant ainsi de valider les acquis au cours de la formation. Les stagiaires peuvent interagir avec le formateur ou les autres participants tout au long de la formation, y compris sur les classes virtuelles durant lesquelles le formateur, comme en présentiel peut distribuer des documents tout au long de la formation via la plateforme. 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. Pour les formations en E-learning (formations à distance, asynchrones), le stagiaire peut suivre la formation à son rythme, quand il le souhaite. L’expérience alterne des vidéos de contenu et des activités pédagogiques de type quizz permettant de tester et de valider ses acquis tout au long du parcours. Des fiches mémos reprenant l’essentiel de la formation sont téléchargeables. La présence d’un forum de discussion permet un accompagnement pédagogique personnalisé. Un quizz de validation des acquis clôture chaque parcours. Enfin, le blended-learning est un parcours alternant présentiel, classes virtuelles et/ou e-learning.
    • Modalités d'évaluation:
    • 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. La validation des acquis se fait en contrôle continu tout au long des parcours, via les exercices proposés. Sur certaines formations, une validation formelle des acquis peut se faire via un examen ou un QCM en fin de parcours. 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.
    • Modalités techniques FOAD:
    • Les parcours sont accessibles depuis un simple lien web, envoyé par Email aux stagiaires. L’accès au module de E-learning se fait via la plateforme 360Learning. La durée d’accès au module se déclenche à partir de la réception de l’invitation de connexion. L’accès aux classes virtuelles se fait via la plateforme Teams. Le(a) stagiaire reçoit une invitation en amont de la session lui permettant de se connecter via un lien. Pour une bonne utilisation des fonctionnalités multimédia, vous devez disposer d’un poste informatique équipé d’une carte son et d’un dispositif vous permettant d’écouter du son (enceintes ou casque). En ce qui concerne la classe virtuelle, d’un microphone (éventuellement intégré au casque audio ou à la webcam), et éventuellement d’une webcam qui permettra aux autres participants et au formateur de vous voir. En cas de difficulté technique, le(a) stagiaire pourra contacter la hotline au 01 70 72 25 81, entre 9h et 17h ou par mail au logistiqueformations@infopro-digital.com et la prise en compte de la demande se fera dans les 48h.

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Les points forts

  • Ancrées dans l'actualité Des formation mises à jour en continue selon les changements du secteur assurantiel
  • Formateurs issus du terrain Pour une pleine connaissance de vos problématiques métier
  • Pédagogie reconnue 9 stagiaires sur 10 sont satisfaits de la pédagogie de nos formateurs

Parmi nos formateurs :

Kezhan SHI
Kezhan SHI Diot-Siaci Data scientist et actuaire certifié
Expérience
    Kezhan est membre certifié de l’Institut des actuaires français. Il est diplômé de l’École Centrale Paris et titulaire d’un master en actuariat de l’Université Paris Dauphine. Il a travaillé en tant qu’actuaire chez CCR, Prim’Act et Direct Assurance, avant de rejoindre Allianz en 2017, au titre de Manager Data Scientist.

Tarifs

Tarif Session en classe virtuelle

Formation à distance en visioconférence

995,00 € HT / 1 194,00 € TTC

Tarif Session en présentiel

Le tarif comprend : salle de formation équipée, pauses-café, restauration

1 060,00 € HT / 1 272,00 € TTC

Bénéficiez de tarifs réduits* en inscrivant plusieurs personnes sur la même session
  • -5%dès le 2e inscrit
  • -10%dès le 3e inscrit
  • -15%dès le 4e inscrit

Lieux, dates

Classe virtuelle Le 12/06/2024 12/06/2024 Session garantie
Paris Le 12/06/2024 12/06/2024 -
Classe virtuelle Le 08/10/2024 08/10/2024 -
Paris Le 08/10/2024 08/10/2024 -
Classe virtuelle Le 09/12/2024 09/12/2024 -
Paris Le 09/12/2024 09/12/2024 -

Accessibilité

handicap

Nos formations sont accessibles aux personnes en situation de handicap

Pour plus d'informations : nous contacter

Les autres évènements