MBA Big Data & IA
- Bac+5
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100% en ligne 24h/24 et 7j/7 • Web & Mobile
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Durée estimée 450h • 12 mois
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Démarrage A tout moment de l'année
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Certification Titre RNCP • Niveau 7 (Bac+5)
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Crédits ECTS 120 crédits
Prenez en main l'avenir de votre entreprise en apprenant à concevoir et piloter des projets d'innovation numérique !
Avec ce MBA, vous découvrirez comment intégrer les outils de Big Data et d'IA pour identifier des opportunités, optimiser vos décisions stratégiques et garantir la pérennité de vos solutions. De la gestion de projet agile à la création de modèles économiques innovants, préparez-vous à transformer vos idées en succès durables et performants dans un environnement digital en constante évolution.
Vous serez capable de :
Programme
- Onboarding- Concevoir un dispositif de veille stratégique
- Les enjeux stratégiques de la veille technologique
- Cartographie des écosystèmes d'innovation par secteur
- En bref : Les signaux faibles, indicateurs d'innovation émergente
- Méthodologies de recherche et collecte d'informations
- Traitement et analyse des données de veille
- Focus sur : L'analyse prédictive au service de la veille
- Évaluation de la fiabilité et validation des informations
- Conception de dispositifs de veille automatisés
- Exploitation stratégique des résultats de veille
- Innovation et propriété intellectuelle : enjeux juridiques
- Mesure de performance et amélioration continue
- Offboarding - Concevoir un dispositif de veille stratégique
- Auto-évaluation - Concevoir un dispositif de veille stratégique
- Application - Concevoir un dispositif de veille stratégique
- Onboarding - Approches Big Data et IA pour la veille stratégique
- Fondamentaux du Big Data appliqués à la veille stratégique
- Écosystème technologique Big Data : Hadoop, Spark et NoSQL
- En bref - Patent Analytics avec Big Data
- Architectures de collecte et stockage de données massives
- Solutions cloud pour le Big Data (AWS, Azure, GCP)
- Focus sur - Social Media Monitoring en temps réel
- Analyse en temps réel et détection de signaux faibles
- Automatisation des workflows et orchestration
- Visualisation avancée et storytelling des données
- Gouvernance et sécurité des données en contexte Big Data
- Intégration stratégique du dispositif de veille Big Data
- Offboarding - Approches Big Data et IA pour la veille stratégique
- Auto-évaluation - Approches Big Data et IA pour la veille stratégique
- Application - Approches Big Data et IA pour la veille stratégique
- Frameworks d'IA modernes pour la veille technologique
- Techniques de recherche avancées pour la veille stratégique
- Méthodes de collecte et nettoyage de données stratégiques
- Exploitation et analyse de données pour la prise de décision
- Analyse textuelle et sémantique pour l'identification des signaux faibles
- Méthodes d'acquisition automatisée de données à petite échelle
- Onboarding - Identifier les opportunités de développement
- Fondamentaux de la veille stratégique et de l'analyse d'opportunités
- Focus sur - Les outils de veille technologique et juridique
- Méthodologies avancées de veille concurrentielle dans l'écosystème digital
- Analyse des tendances de marché et identification des signaux faibles
- Méthodologies d'étude de marché pour l'innovation digitale
- Segmentation de marché et définition des cibles utilisateurs
- UX Research et méthodologies de définition de personas
- En bref - L'analyse des besoins utilisateurs non satisfaits
- Construction et formalisation de propositions de valeur innovantes
- Évaluation du potentiel de marché et dimensionnement des opportunités
- Validation et test des hypothèses d'opportunités
- Offboarding - Identifier les opportunités de développement
- Auto-évaluation - Identifier les opportunités de développement
- Application - Identifier les opportunités de développement
- Data mining avancé pour la détection des signaux d'innovation
- Intelligence artificielle appliquée à l'analyse des tendances de marché
- Applications sectorielles du Machine Learning dans la détection d'opportunités
- Plateformes et bibliothèques pour l'accélération de la détection d'innovations
- Plateformes spécialisées de veille technologique et marketing
- Outils analytiques de business intelligence pour la prise de décision
- Automatisation de la surveillance et reporting des signaux d'innovation
- Onboarding - Élaborer le modèle de monétisation d'un projet d'innovation
- Comprendre l'écosystème des modèles économiques innovants
- Focus sur - Les métriques clés de la monétisation digitale
- En bref - L'acquisition client et son coût
- Concevoir son modèle de revenus
- Structurer les coûts et charges d'un projet innovant
- Définir une stratégie tarifaire optimale
- Projeter et valider la rentabilité
- Évaluer le retour sur investissement (ROI)
- Construire un business plan convaincant
- Adapter son modèle aux évolutions du marché
- Offboarding - Élaborer le modèle de monétisation d'un projet d'innovation
- Auto-évaluation - Élaborer le modèle de monétisation d'un projet d'innovation
- Application - Élaborer le modèle de monétisation d'un projet d'innovation
- Onboarding - Modèles économiques Big Data et IA
- Panorama des modèles économiques de l'IA
- En bref - L'économie des APIs d'IA
- Calcul du ROI pour les projets Big Data et IA
- Stratégies de pricing pour les solutions d'IA
- Business Model Canvas pour projets data-driven
- Focus sur - Data-as-a-Service et marketplaces
- Conformité RGPD et monétisation des données
- Métriques financières spécifiques à l'IA
- Études de cas sectorielles
- Financement et investissement dans l'IA
- Offboarding - Modèles économiques Big Data et IA
- Auto-évaluation - Modèles économiques Big Data et IA
- Application - Modèles économiques Big Data et IA
- Onboarding - Défendre la stratégie de développement d'une offre innovante
- Les fondamentaux de la défense stratégique d'innovation
- Évaluation économique : bénéfices et retour sur investissement
- Focus sur : Les métriques clés de l'innovation
- Analyse et estimation des coûts d'innovation
- Gestion des risques et des incertitudes
- En bref : Les outils de gestion de projet pour l'innovation
- Construction de la feuille de route stratégique
- Techniques de storytelling pour l'innovation
- Préparation et structuration du pitch
- Gestion des objections et négociation
- Simulation de présentation et feedback
- Offboarding - Défendre la stratégie de développement d'une offre innovante
- Auto-évaluation - Défendre la stratégie de développement d'une offre innovante
- Application - Défendre la stratégie de développement d'une offre innovante
- Onboarding - Identifier les problématiques utilisateurs
- Fondamentaux de la recherche utilisateur en contexte digital
- Méthodologies d'enquêtes qualitatives : entretiens et observations
- Focus sur - Les tests d'utilisabilité en pratique
- Méthodologies d'enquêtes quantitatives : sondages et analytics
- Analyse et synthèse des besoins utilisateurs
- Personas et parcours utilisateurs pour l'innovation
- Identification et formulation des problématiques
- Méthodologies d'idéation : design thinking et méthodes agiles
- En bref - L'art du brainstorming digital
- Évaluation du potentiel d'innovation
- Alignement avec la stratégie d'entreprise et les enjeux métier
- Offboarding - Identifier les problématiques utilisateurs
- Auto-évaluation - Identifier les problématiques utilisateurs
- Application - Identifier les problématiques utilisateurs
- Onboarding - Data Science pour l'analyse des besoins utilisateurs
- Fondamentaux de l'analyse de données utilisateurs avec Python
- Exploration et nettoyage des données comportementales
- En bref - Introduction à R pour l'analyse utilisateur
- Visualisation de données avec Python (matplotlib, seaborn)
- Analyse des parcours utilisateurs et funnel analysis
- Techniques de segmentation : clustering et classification
- Focus - A/B Testing et analyse statistique
- Visualisations interactives avec plotly et dashboards
- Analyse avancée avec R : ggplot2 et modélisation statistique
- Tests statistiques et validation d'hypothèses
- Machine Learning appliqué à l'analyse comportementale
- Communication des insights et recommandations stratégiques
- Offboarding - Data Science pour l'analyse des besoins utilisateurs
- Auto-évaluation - Data Science pour l'analyse des besoins utilisateurs
- Application - Data Science pour l'analyse des besoins utilisateurs
- Onboarding - Concevoir une solution digitale centrée utilisateur
- Préparer la transition digitale
- Conduire des entretiens utilisateurs et définition des personas
- En bref - Les outils de veille technologique
- Analyse des besoins et problématiques utilisateurs
- Conception de l'expérience utilisateur (UX Design)
- User Journey Mapping et architecture de l'information
- Prototypage et wireframing
- Focus sur - Les tests utilisateurs rapides
- Élaboration de scénarios d'usage innovants
- Définition de la proposition de valeur et positionnement
- Évaluation du potentiel d'évolution et roadmap produit
- Présentation et argumentation de la solution
- Offboarding - Concevoir une solution digitale centrée utilisateur
- Auto-évaluation : Concevoir une proposition de solution digitale centrée utilisateur
- Application : Concevoir une proposition de solution digitale centrée utilisateur
- Applications de l'IA générative au design de solutions
- Applications du NLP dans l'innovation digitale
- Computer Vision pour l'analyse des besoins utilisateurs
- Onboarding - Définir les fonctionnalités et technologies d'une solution digitale
- Comprendre l'écosystème des solutions digitales et les problématiques adressées
- Analyser les besoins utilisateurs pour une solution digitale
- Focus sur les méthodes de priorisation MoSCoW
- Prioriser les fonctionnalités avec la méthode KANO
- Story mapping et priorisation collaborative
- Panorama des technologies émergentes
- En bref : Intelligence artificielle et Machine Learning
- Cas types de choix technologiques pour la digitalisation
- Créer une feuille de route fonctionnelle
- Élaborer la feuille de route technologique
- Validation et communication de la stratégie produit
- Offboarding - Définir les fonctionnalités et technologies d'une solution digitale
- Auto-évaluation : Définir les fonctionnalités et technologies d'une solution digitale
- Application : Définir les fonctionnalités et technologies d'une solution digitale
Onboarding - Produire une preuve de concept fonctionnelle
Fondamentaux de la preuve de concept et stratégie d'innovation
Méthodologie de conception d'une preuve de concept
Focus sur - L'écosystème no-code/low-code
Sélection et maîtrise des technologies de prototypage
Développement de prototypes d'interfaces utilisateur
En bref - Les design systems au service du prototypage
Développement de prototypes fonctionnels backend
Tests et validation technique de la preuve de concept
Démonstration et présentation de la preuve de concept
Évaluation de l'adéquation POC-vision produit
Industrialisation et passage à l'échelle
Offboarding - Produire une preuve de concept fonctionnelle
Auto-évaluation - Produire une preuve de concept fonctionnelle
Application - Produire une preuve de concept fonctionnelle
Développement de POC utilisant des technologies d'IA modernes
- On-boarding - Élaborer le plan de pilotage du projet digital
- Les méthodes de gestion de projets digitaux
- Analyse des besoins et contraintes du commanditaire
- En bref : le choix de la méthode de gestion de projet
- Gestion des contraintes et des risques
- Ressources humaines et matérielles dans le plan de pilotage
- Élaboration du budget du projet
- Off-boarding - Élaborer le plan de pilotage du projet digital
- Auto-évaluation - Élaborer le plan de pilotage du projet digital
- Application : Sélectionner et appliquer les méthodologies de gestion de projet adaptées à une solution digitale
- Les étapes de réalisation d'un projet digital
- Rédaction et transformation des User Stories et des EPIC
- Méthodologies agiles adaptées aux projets Big Data et IA
- Introduction à l'amélioration continue et aux indicateurs
- La pertinence des indicateurs
- Focus sur le suivi des indicateurs
- La collecte des retours
- L’analyse des retours
- Les revues de sprint
- Les rétrospectives de sprint
- Les tableaux de bord
- Élaboration des cahiers de recette et DoD
- Recette fonctionnelle exhaustive
- Validation et tests de modèles d’IA
- Application : Piloter le déploiement des méthodologies de tests et de validation d'une solution digitale
- La résolution d'une situation critique pour la survie du projet
- Analyse des risques d'un projet
- Gestion des risques dans un projet digital
- Réaliser une analyse causale à l’aide d’entretiens et d’enquêtes terrain
- Méthodologies d'analyse et de résolution de problèmes en contexte projet digital
- Gestion de crise en environnement projet digital
- Analyse des performances et actions correctives
- Les rétrospectives de sprint
- Le retour d'expérience
- La phase de clôture du projet
- Application : Gérer et redresser un projet digital en situation critique
- Recruter les compétences opérationnelles nécessaires à l'équipe projet digital
- Le profil de poste et les critères de choix
- Les canaux de sourcing
- Typologie des organismes de prestataires
- Les différentes formes d'entretiens d'embauche
- La conduite de l'entretien individuel
- Les compétences et talents
- L'éthique et le recrutement
- La performance et l'évaluation de la prestation
- Compétences clés pour constituer une équipe Data/IA performante
- Application : Sélectionner et évaluer les talents pour constituer une équipe projet digitale performante
- Cartographier les compétences nécessaires au projet
- Le référentiel des emplois et métiers de l'entreprise
- Le référentiel compétences
- La cartographie des compétences de l'entreprise
- Les compétences comportementales ou softskills
- L'entretien annuel d'évaluation
- L'amélioration du travail en équipe
- La communication avec l'équipe projet
- Traiter les dysfonctionnements du travail en équipe
- Communiquer sur son projet pour développer l’adhésion
- Le business model canvas
- La présentation écrite d'un projet
- La compréhension des objectifs SMARTEF
- La planification des objectifs et du Plan d'action
- Le suivi et l'ajustement des objectifs
- Le digital dans la communication managériale
- L'agilité managériale
- Le management en équipe projet
- Le management à distance
- Développer l'intelligence collective dans ses équipes
- La politique d'inclusion en entreprise
- La lutte contre la discrimination
- Management d’équipes pluridisciplinaires sur des projets Data/IA
- Rôles opérationnels et stratégiques du SI
- Les composantes et niveaux du SI
- Localisation des données et applications
- Collecte des données et dépendances fonctionnelles
- Le modèle relationnel de données et les formes normales
- Introduction à l’usage du tableur
- L’usage des fonctions dans les formules de calcul
- Interopérabilité des données et langages à balises
- Les procédures d’échanges dématérialisés
- Onboarding - Infrastructures cloud pour le Big Data
- Panorama des infrastructures cloud pour le Big Data
- Solutions de stockage cloud pour données massives
- En bref - Architecture lakehouse moderne
- Services managés Big Data - AWS, GCP, Azure
- Conception d'architectures cloud scalables
- Patterns d'architecture Big Data dans le cloud
- Focus sur - Serverless Analytics et Edge Computing
- Optimisation des coûts cloud pour projets Big Data
- Sécurité des données dans les infrastructures cloud
- Compliance et réglementations dans le cloud
- Migration et gouvernance des données
- Offboarding - Infrastructures cloud pour le Big Data
- Auto-évaluation - Infrastructures cloud pour le Big Data
- Application - Infrastructures cloud pour le Big Data
- La notion de performance en entreprise
- Les différents types de performance en entreprise
- Le suivi des performances
- Le diagnostic de la performance des activités RH
- Les indicateurs RH
- L'utilité du suivi de la performance
- Les indicateurs de suivi selon les objectifs
- L'analyse des écarts et le bilan de rentabilité
- Le tableur, outil d’aide à la décision
- Fixer des objectifs SMART
- Data-driven décision making dans divers contextes métiers
- La place de la conduite du changement
- Les facteurs clés d'échec et de succès
- L'accompagnement au changement
- Les enjeux de la transformation digitale
- Les méthodes et outils du changement
- L'analyse du changement
- L'éco-conception dans l'architecture logicielle
- L'offre de service d'un fournisseur de services Cloud
- Les solutions SaaS et leurs implications architecturales
- Rôles et responsabilités des acteurs du SI
À l’issue de la formation, vous obtiendrez
Obtenez le Certification professionnelle "Expert en transformation digitale et technologique", de niveau 7 délivrée par HETIC, RNCP36209, décision de France Compétences le 24/02/22, NSF 326t & 320
&
Obtenez le diplôme Digital Transformation & Data Strategy Expert délivré par Studi en partenariat avec Hetic
Les ECTS (Système européen de transfert et d'accumulation de crédits) permettent de reconnaître les diplômes dans tous les pays de l'Union européenne.
La méthode Studi : votre chemin vers le succès
Accompagnement jusqu’à la réussite
Soutien méthodologique et motivationnel à chaque étape de votre parcours de formation, et support de vos formateurs experts
Coaching carrière
Programme de coaching exclusif orienté emploi et carrière pour booster la réussite de votre projet professionnel et votre employabilité
Apprendre en faisant
Pédagogie active où vous êtes acteur de votre apprentissage : construisez, créez, expérimentez !
Se préparer au monde professionnel
Compétences directement applicable basé sur des exemples réels, projets, cas pratiques et contenus immersifs
Réseau de formateurs de premier plan
Plus de 700 formateurs experts pour transmettre les meilleures pratiques dans chaque domaine
Excellence académique & digitale
Cours écrits et vidéos, à la demande et en direct Plateforme de formation accessible 24h/24 et 7j/7 en ligne et sur app iOS/Android
Modalités
Formation dans le domaine :
- Être titulaire d’un diplôme ou d’un titre de niveau 6 (Bac+3)
OU
- Avoir validé 180 crédits ECTS
OU
- Être titulaire d’un diplôme ou d’un titre de niveau 5 (Bac+2) avec au moins 12 mois d’expérience professionnelle dans le domaine
OU
- Avoir validé 120 crédits ECTS avec au moins 12 mois d’expérience professionnelle dans le domaine
Formation hors domaine :
- Être titulaire d’un diplôme ou d’un titre de niveau 6 (Bac+3) avec au moins 12 mois d’expérience professionnelle dans le domaine
OU
- Avoir validé 180 crédits ECTS avec au moins 12 mois d’expérience professionnelle dans le domaine
OU
- Être titulaire d’un diplôme ou d’un titre de niveau 5 (Bac+2) avec au moins 24 mois d’expérience professionnelle dans le domaine
OU
- Avoir validé 120 crédits ECTS avec au moins 24 mois d’expérience professionnelle dans le domaine
OU
- Être titulaire d’un diplôme ou d’un titre de niveau 4 (Bac) avec au moins 48 mois d’expérience professionnelle dans le domaine
Dans le cadre de votre formation, le stage n'est pas obligatoire.
Toutefois, toute expérience professionnelle, passée ou en cours, ou réalisation de stage, vous permet de développer vos compétences et de vous immerger dans le milieu que vous rejoindrez prochainement.
Cela reste un atout pour l'obtention de votre Titre/Diplôme.
Studi vous fournira une convention de stage sur demande.
Examens portant sur le Diplôme reconnu par l’Etat
- Pour valider le Titre, le candidat sera évalué selon les modalités suivantes :
- Bloc 1 : Rapport d’expertise
- Bloc 2 : Prototypage d’une solution digitale innovante
- Bloc 3 : Gestion d’un projet de développement d’une solution digitale innovante
- Bloc 4 : Mises en situation professionnelle (notamment la simulation d’entretien)
- Bloc 5 : Gestion de projet + soutenance
Examens portant sur le Diplôme d'école Studi (en ligne)
Nous vous proposons un diplôme école lié aux compétences attendues dans votre parcours de formation. Créé spécifiquement pour les apprenants Studi, le Diplôme Studi est un atout que vous pourrez valoriser lors de vos prochains entretiens professionnels.
Pour obtenir le Diplôme Studi, le candidat sera évalué selon les modalités suivantes :
- 1 Étude de cas au format QCM pour chaque bloc de compétences d’une durée de 30 à 180 minutes selon les blocs. La durée de ce QCM vous sera précisée en début d’épreuve
Pour obtenir le taux d’insertion dans les fonctions visées, consulter la fiche RNCP sur le site de France compétences
La certification professionnelle est composée de plusieurs blocs de compétences à acquérir pour l'obtention de la certification professionnelle.
Il est possible de valider un ou plusieurs des blocs de compétences. Chaque bloc peut être acquis individuellement.
La fiche RNCP accessible depuis chaque fiche formation en précise les modalités d'obtention.
Pour toute question concernant les blocs de compétence, contactez votre conseiller en formation.
Un bloc de compétence n'a pas de durée de validité, il est acquis à vie.
Aucune
Après avoir obtenu le Titre Expert en transformation digitale et technologique, il est possible d'intégrer directement le marché du travail
Tarifs et solutions de financement
Bourse d'études
Bénéficiez d'une bourse d'études en fonction de votre profil
Financement personnel
Financez votre formation facilement en plusieurs fois sans frais jusqu'à 36 mois **
France Travail
Formation éligible à des aides de France Travail (anciennement Pôle Emploi)
Inclus
*Sous réserve d’un crédit suffisant de vos droits formation CPF et d’un cas d’exonération d’une participation financière.
**Sous réserve d’acceptation. Vous disposez d’un délai de rétractation. Voir les conditions
***Hors Diplômes d’État et préparation aux concours.
****Nombre moyen de classes virtuelles en direct observées sur les 12 derniers mois (organisées majoritairement à partir de 18h)
*****Voir les CGV Studi
Je simule la durée de ma formation
Le délai moyen d'accès à la plateforme est de 14 jours.
Ce délai peut varier en fonction du type de financement et de l'accord du financeur. Une fois l'accord de votre financeur reçu, vous recevrez un mail de connexion à la plateforme.
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