– Introduction au fonctionnement d’une base de données: données structurées et non structurées, stockage horizontal, bases de données     relationnelles, etc.
– Les données pour le développement de compétences: critères d’évaluation des compétences, évolution et développement de carrière interne, etc.
– Le traitement de la donnée pour gagner en productivité: automatisation des tâches répétitives à l’aide des données
– Etude de cas: automatisation de la collecte annuelle des besoins de formation

– Introduction au dashboarding
– Règles de base du data storytelling et conseils pour faire parler les données: les lois de la perception 
– Outil de data visualisation: revue des fonctionnalités de la solution (types de données, widgets, fonctions de tri, champs calculés, variables, etc.)
– Etude de cas: création d’un tableau de bord avec un outil de data vis’ pour suivre les principaux indicateurs clés de performance du développement des employés dans l’entreprise

– Introduction à l’intelligence artificielle : IA faible vs IA forte, principaux algorithmes (apprentissage supervisé, non supervisé, par renforcement), etc.
– Donnée et intelligence artificielle pour la formation: analyse sémantique des compétences prédiction, prédiction des besoins en compétences, notation de l’impact des actions de formation, etc.
– Tour de table: les données et les nouvelles technologies (metavers, web3), dont l’utilisation permet de créer un environnement d’entreprise apprenante.