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Objectifs de la formation

Comprendre les concepts fondamentaux de la data fusion et les principaux enjeux associés.

Savoir catégoriser et choisir les méthodes de fusion selon la nature et la qualité des sources de données.

Intégrer de manière optimale des données issues de sources hétérogènes (systèmes d'information, IoT, capteurs, open data, etc.).

Mettre en œuvre une chaîne complète de data fusion, du prétraitement à la valorisation des informations issues de la fusion.

Appliquer des algorithmes avancés (Bayésiens, machine learning, réseaux neuronaux) pour résoudre des problématiques de fusion complexes.

Évaluer la cohérence, la qualité et l’intégrité des données fusionnées.

Assurer la traçabilité, la gouvernance et la sécurité autour des pipelines de fusion de données.

Programme

Jour 1Introduction et Fondamentaux de la Data Fusion

Concepts de la data fusion ; typologie des données et sources ; enjeux de l'intégration ; panorama des cas d'usages industriels, IoT, Big Data, santé, finance. Introduction aux architectures de fusion. Cadre légal, aspects RGPD, gouvernance des données.

Jour 2Prétraitement et Qualité des Sources

Nettoyage, normalisation, gestion des doublons, enrichissement des jeux de données. Techniques d'évaluation de la qualité des sources. Méthodes de résolution d'identités et désambiguïsation. Outillage (Python : pandas, dedupe, OpenRefine).

Jour 3Méthodes de Fusion de Données

Fusion orientée règles, data warehousing, ETL vs ELT, matching d'entités, mapping sémantique, méthodes probabilistes (modèles Bayésiens, fusion de preuves de Dempster-Shafer). Cas pratiques sectoriels (IoT, e-commerce, smart cities).

Jour 4Data Fusion et Machine Learning

Apprentissage supervisé et non supervisé pour la fusion de données : classification, clustering hiérarchique pour l’agrégation, réseaux neuronaux et deep learning, détection d’anomalies sur données fusionnées. Implémentation avec scikit-learn, TensorFlow, PyTorch.

Jour 5Industrialisation, Sécurité et Gouvernance

Déploiement d'un pipeline de fusion (Airflow, Kubeflow), monitoring, rapports qualité/compliance. Cas de traçabilité, gestion des erreurs, auditabilité. Sécurisation et anonymisation des données fusionnées. Atelier final : projet de fusion de données multisources de A à Z et restitution.

Méthode d'évaluation

Contrôle continu via exercices pratiques quotidiens.
Étude de cas à chaque étape clé du parcours.
Projet fil rouge : chaîne de fusion de données multisources à présenter en fin de formation.
QCM final et soutenance du projet devant le formateur.

Méthode d'apprentissage

Alternance d’apports théoriques et d’ateliers pratiques en petits groupes.
Études de cas réels et mises en situation inspirées des secteurs industriels et IT.
Labs guidés sur des outils de data fusion, machine learning et ETL professionnels.
Support de cours numérique, accès à des ressources complémentaires (articles, référentiels, datasets ouverts).

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Maîtriser la Data Fusion : Techniques Avancées de Fusion de Données Multisources

Objectifs de la formation

Programme

Méthode d'évaluation

Méthode d'apprentissage

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