La formation est-elle certifiée Qualiopi ?

Oui, Learni est un organisme certifié Qualiopi. Cette certification garantit la qualité de nos formations et permet leur prise en charge par les OPCO et autres dispositifs de financement.

Comment financer ma formation ?

Nos formations sont éligibles aux financements OPCO. Learni vous accompagne dans les démarches de prise en charge. Un devis personnalisé est disponible sur demande.

Quels sont les prérequis pour cette formation ?

Les prérequis pour la formation IoT Analytics : Maîtriser l’Analyse de Données pour Objets Connectés sont : Connaissances de base en réseaux et en analyse de données, expérience préalable en IoT souhaitable. Un entretien préalable permet de valider votre éligibilité.

La formation est-elle disponible en présentiel ?

Oui, la formation IoT Analytics : Maîtriser l’Analyse de Données pour Objets Connectés est disponible en distanciel. Le format peut être adapté à vos besoins (inter, intra, sur-mesure).

IoT Analytics : Maîtriser l’Analyse de Données p... | Learni

L'histoire de Learni

Fondée par des passionnés de l'apprentissage et de l'innovation, Learni s'est donnée pour mission de rendre la formation professionnelle accessible à tous, partout dans le monde. Notre équipe intervient dans les plus grandes métropoles telles que Paris, Lyon, Marseille, mais aussi à l'international, afin d'accompagner les talents et les organisations dans leur montée en compétences.

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Modalités, méthodes et moyens pédagogiques

La formation IoT Analytics : Maîtriser l’Analyse de Données pour Objets Connectés est délivrée en présentiel ou distanciel (blended-learning, e-learning, classe virtuelle, présentiel à distance). Chez Learni, organisme de formation certifié Qualiopi, chaque parcours est conçu pour maximiser l'acquisition de compétences, quel que soit le mode de formation choisi.

Le formateur alterne entre méthode démonstrative, interrogative et active (via des travaux pratiques et/ou des mises en situation). Cette approche pédagogique garantit un apprentissage concret et directement applicable en entreprise.

Moyens pédagogiques mis en œuvre

Pour garantir la qualité de la formation IoT Analytics : Maîtriser l’Analyse de Données pour Objets Connectés, Learni met à disposition les moyens pédagogiques suivants :

Ordinateurs Mac ou PC, connexion internet haut débit fibre, tableau blanc ou paperboard, vidéoprojecteur ou écran tactile interactif (pour les sessions en distanciel)
Environnements de formation installés sur les postes de travail ou accessibles en ligne
Supports de cours, exercices pratiques et ressources complémentaires
Accès post-formation aux supports et ressources pédagogiques

En cas de formation intra-entreprise sur site externe à Learni, le client s'assure et s'engage à disposer de toutes les ressources matérielles pédagogiques nécessaires (équipements informatiques, connexion internet...) au bon déroulement de l'action de formation conformément aux prérequis indiqués dans le programme de formation communiqué.

* nous consulter pour la faisabilité en distanciel** ratio variable selon la formation suivie

Modalités d'évaluation des acquis

L'évaluation des compétences acquises lors de la formation IoT Analytics : Maîtriser l’Analyse de Données pour Objets Connectés s'effectue à travers :

En cours de formation : études de cas, travaux pratiques et mises en situation professionnelle
En fin de formation : questionnaire d'auto-évaluation et évaluation des acquis par le formateur
Après la formation : attestation de fin de formation détaillant les compétences acquises

Accessibilité de la formation

Learni s'engage pour l'accessibilité de ses formations professionnelles. Toutes nos formations sont accessibles aux personnes en situation de handicap. Nos équipes sont à votre disposition pour adapter les modalités pédagogiques à vos besoins spécifiques. N'hésitez pas à nous contacter pour toute demande d'aménagement.

Objectifs de la formation

Comprendre les spécificités des données issues de l’IoT

Maîtriser les architectures de collecte et stockage des données IoT

Utiliser les outils analytiques adaptés aux grands volumes de données

Déployer des modèles de Machine Learning pour l’IoT

Visualiser et interpréter les résultats pour la prise de décision

Programme de la formation

Module 1Fondamentaux de l’IoT et typologie des données

Panorama des architectures IoT, protocoles de communication (MQTT, CoAP…), typologie des capteurs, nature des données recueillies (séries temporelles, volumétrie, fréquences, bruit). Exigences et contraintes liées à la donnée IoT en termes de secours, sécurité et confidentialité. Introduction aux flux de données temps réel vs données batch.

Module 2Stockage, ingestion et préparation des données IoT

Formats courants (JSON, CSV, Parquet…), bases de données adaptées (TimeSeries DB, NoSQL, Cloud), ingestion en flux (streaming), nettoyage et normalisation des données, gestion des données manquantes et bruitées. Utilisation de plateformes cloud (AWS IoT Analytics, Azure IoT Hub, Google IoT Core).

Module 3Analyse avancée, Machine Learning et visualisation

Exploration des analytics descriptives, prédictives et prescriptives : corrélation, détection d’anomalies, maintenance prédictive. Introduction au Machine Learning appliqué à l’IoT (classification, clustering, séries temporelles). Mise en pratique avec outils open-source (Python Pandas, Scikit-learn, Grafana, Power BI). Élaboration de tableaux de bord interactifs pour la restitution des résultats.