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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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Ne laissez pas ce retard s'accumuler
Sans maîtrise de l'analyse de données IoT, 70 % des flux générés par les objets connectés restent inexploités, entraînant un gaspillage de 40 % des investissements en capteurs et infrastructures.
Les entreprises subissent en moyenne 1,2 million d'euros de pertes annuelles dues à des erreurs d'analyse, comme des pannes imprévues ou des opportunités marché manquées, d'après des études IDC.
Près de 55 % des incidents de sécurité IoT sont liés à une interprétation défaillante des données, exposant l'entreprise à des cybermenaces et des sanctions RGPD jusqu'à 4 % du CA.
Chaque trimestre sans expertise avancée risque l'obsolescence de votre rôle face à des concurrents qui transforment ces données en avantages compétitifs décisifs.
La formation Maîtriser l'Analyse de Données IoT : Exploitez le Potentiel des 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.
Pour garantir la qualité de la formation Maîtriser l'Analyse de Données IoT : Exploitez le Potentiel des Objets Connectés, Learni met à disposition les moyens pédagogiques suivants :
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.
L'évaluation des compétences acquises lors de la formation Maîtriser l'Analyse de Données IoT : Exploitez le Potentiel des Objets Connectés s'effectue à travers :
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.
Les formations Learni sont disponibles en inter-entreprise et intra-entreprise, en présentiel comme en distanciel. Les inscriptions sont possibles jusqu'à 48 heures ouvrées avant le début de la formation. Nos formations sont éligibles aux financements OPCO, Pôle emploi et FNE-Formation. Contactez-nous pour étudier ensemble votre projet de formation et les possibilités de prise en charge.
Introduction à l’IoT et à l’analytique, étude des architectures IoT courantes, flux de capteurs, normalisation et stockage des données, identification des enjeux (volumétrie, variété, vélocité).
Techniques de collecte (protocoles, brokers, choix d’outils), gestion des flux temps réel, nettoyage et enrichissement des données, visualisation interactive (Grafana, Power BI), première exploration d’anomalies et de tendances.
Détection d’anomalies, classification et prévision sur données IoT (scikit-learn, Keras), intégration dans des pipelines automatisés, reporting temps réel, sécurité et gouvernance des données, scénarios métiers (industrie, santé, smart city, etc.).
Public
Ingénieurs, data analysts, chefs de projet IT, professionnels des systèmes embarqués souhaitant exploiter les données issues des objets connectés
Prérequis
Connaissances de base en statistiques et programmation (Python recommandé), notions sur l’IoT et les réseaux de capteurs
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