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Les évolutions techniques récentes ont permis de faciliter la génération, le stockage et la manipulation des données. Les entreprises disposent aujourd’hui d’une quantité importante de données que les fonctions de contrôle peuvent utiliser pour conduire des analyses plus pertinentes, plus exhaustives et plus efficaces. L’objectif de cette formation est d’introduire les concepts et notions-clés liés à l’écosystème de données et expliquer comment ils peuvent être utilisés par les métiers de contrôle.
Date
Durée
Tarif HT
Lieu
Horaire
Places
Crédits CPE
Fiche formation
Auditeurs débutants et expérimentés souhaitant développer une culture sur l’écosystème de données (big data, data science, intelligence artificielle…)
Aucun
Cette formation aborde les concepts clés sous un angle théorique. Celle-ci s’inscrivant dans un parcours de formation, les modules « Introduction à la manipulation de données pour les métiers de contrôle » et « Manipulation avancée de données pour les métiers de contrôle » permettront d’approfondir ces concepts grâce à des exercices pratiques.
Un expert en data science ayant plusieurs années d’expérience en audit
Visuels de présentation – Fiches techniques – Exercices – Alternance de mises en application, de retours d’expériences et d’exposés.
Connaître les concepts clés de l’analyse de données, leurs liens et les avantages d’utiliser les techniques sous-jacentes.
Etre en mesure d’organiser un travail d’audit reposant sur de l’analyse de données tout en extrayant le maximum de valeur en utilisant des méthodes agiles.
Introduction aux techniques data science (constitution, manipulation et exploitation de données)
– Qu’est-ce que le big data : qu’en attendre ?
– Comment tirer profit de données externes (e.g. open data, API, web scraping) ?
– Qu’est-ce que le machine learning, deep learning et comment fonctionnent les algorithmes sous-jacents ?
Les enjeux d’une approche data en audit et les limites techniques et réglementaires à cette dernière
– Qu’attendre des sciences de la donnée en tant qu’auditeurs ?
– Présentation de cas concrets d’applications des sciences de la donnée au métier d’auditeur (e.g. OCR, détection de fraudes, clustering clients)
– Quelles sont les limites techniques, technologiques et réglementaires de cette approche ?
Application des méthodes agiles à la conduite de travaux d’audit fondés sur de l’analyse de données
– Pourquoi les travaux d’audit fondés sur les sciences de la donnée requièrent une approche agile ?
– Comment concrètement appliquer les méthodes agiles à des travaux d’audit fondés sur les sciences de la donnée ?
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