Module 1 : Introduction à la communication managériale

• Définition et importance de la communication dans le management
• Les différents types de communication dans l’organisation (descendante, ascendante, horizontale)
• Les enjeux d’une communication efficace pour le management et l’engagement des équipes
• Erreurs fréquentes de communication managériale et leurs conséquences

Module 2 : Techniques de communication claire et assertive

• Les principes d’une communication assertive et empathique
• Techniques pour clarifier les messages et éviter les malentendus
• Écoute active : comment comprendre réellement les besoins et préoccupations des collaborateurs
• Stratégies pour adapter la communication à différents profils de collaborateurs

Module 3 : La rétroaction bidirectionnelle : principes et bonnes pratiques

• Qu’est-ce que la rétroaction bidirectionnelle ?
• L’importance d’un feedback continu et constructif entre managers et employés
• Techniques pour donner un feedback efficace et motivant
• Comment recevoir et intégrer la rétroaction des employés pour améliorer le management
• Différences entre rétroaction formelle et informelle

Module 4 : Communication en situation difficile et gestion des conflits

• Identifier et gérer les sources de conflits à travers la communication
• Techniques pour aborder des conversations difficiles tout en préservant les relations
• Rétroaction négative : comment la donner sans démotiver
• Utilisation de la communication non violente dans la gestion des conflits
• Étude de cas : gestion d’une situation conflictuelle via la communication managériale

Module 5 : Mise en œuvre d’une communication et rétroaction efficace au sein de l’équipe

• Stratégies pour instaurer une culture de communication ouverte et transparente dans l’équipe
• Créer des espaces de dialogue et d’échanges réguliers entre les managers et les collaborateurs
• Suivi des feedbacks : comment transformer la rétroaction en actions concrètes
• Utiliser des outils collaboratifs pour faciliter la communication et la rétroaction bidirectionnelle
• Étude de cas pratique : mise en place d’un plan de communication et de rétroaction

Module 1 : Introduction à la prise de décision stratégique

• Qu’est-ce qu’une prise de décision stratégique ?
• Exemples de décisions à fort impact (nouveaux locaux, changement de fournisseur, embauche, etc.)
• Les enjeux des décisions pour l’organisation et les conséquences à long terme
• Différencier les décisions opérationnelles des décisions stratégiques

Module 2 : Le processus décisionnel : méthodes et étapes clés

• Présentation des étapes du processus décisionnel :
  • Identification du problème ou de l’opportunité
  • Analyse des alternatives
  • Évaluation des risques et bénéfices
  • Prise en compte des contraintes (ressources humaines, budget, équipement, etc.)
  • Prise de décision et implémentation
• Outils pour structurer le processus décisionnel (SWOT, analyse coût-bénéfice, arbre de décision)

Module 3 : Gérer les ressources et les contraintes dans la prise de décision

• Identifier les ressources disponibles et leurs impacts (employés, budget, lois, équipements)
• Prendre en compte les contraintes internes et externes
• Gérer les priorités dans un contexte de ressources limitées
• Étude de cas : décision de recrutement dans un contexte de budget limité

Module 4 : Prise de décision rationnelle et gestion des biais cognitifs

• Durée : 1h30
• Comprendre les biais cognitifs qui influencent la prise de décision (ex : biais de confirmation, aversion à la perte)
• Techniques pour rester rationnel et objectif dans la prise de décision
• Comment utiliser des données pour prendre des décisions informées
• Cas pratique : évaluation de décisions avec et sans données analytiques

Module 5 : Communication et acceptation des décisions

• Importance de bien communiquer les décisions à l’équipe et à la direction
• Gérer les résistances et obtenir l’adhésion des parties prenantes
• Techniques pour communiquer efficacement les raisons derrière une décision
• Suivi et réévaluation des décisions

Module 6 : Études de cas et mise en pratique

• Analyse de cas concrets : recherche de nouveaux locaux, engagement avec un nouveau fournisseur, etc.
• Simulation d’une situation décisionnelle avec contraintes et ressources limitées
• Discussion en groupe et présentation des solutions proposées
• Analyse des risques, des alternatives et des impacts à long terme

Module 1 : Introduction au télétravail et à ses enjeux

• Définition et historique du télétravail
• Les avantages du télétravail pour les employés et les entreprises
• Les défis du télétravail : isolement, démotivation, difficulté d’organisation, conciliation travail-famille
• Impact du COVID-19 sur la généralisation du télétravail

Module 2 : Organisation et gestion du temps en télétravail

• Techniques pour structurer sa journée de travail
• Gestion des priorités et des interruptions
• Outils pour améliorer la gestion du temps (ex : Pomodoro, agenda partagé)
• Équilibre entre vie professionnelle et personnelle en télétravail

Module 3 : Maintien de la motivation et de l’engagement en télétravail

• Stratégies pour rester motivé(e) à distance
• Gestion du sentiment d’isolement
• Engagement et communication avec les équipes à distance
• Créer un environnement de travail productif à domicile

Module 4 : Leadership et management à distance

• Rôle des managers dans le maintien de la cohésion d’équipe
• Techniques de management pour soutenir la motivation des employés
• Communication et rétroaction en télétravail
• Comment instaurer une culture de confiance à distance

Module 5 : Bien-être et productivité : trouver le juste équilibre

• Stratégies pour maintenir le bien-être des employés
• Les politiques de conciliation travail-famille
• Exemples concrets d’entreprises ayant réussi à instaurer un télétravail efficace et équilibré
• Discussion : trouver le juste équilibre entre productivité et bien-être

Fondements pour Comprendre l’Intelligence Artificielle

• Introduction aux concepts clés de l’IA : algorithmes, ML, DL, et LLM.
• Exploration des algorithmes intégrés dans le ML, DL et LLM.
• Importance du Machine Learning avant d’aborder le Deep Learning et les LLM.

Module 1 : Survol des Principaux Modèles de Deep Learning

• Introduction aux concepts clés du Deep Learning et des réseaux de neurones.
• Vue d’ensemble des applications et limites du Deep Learning.

Module 2 : Survol des Principaux Modèles de LLM (Large Language Models)

• Fonctionnement des LLM et compréhension de leurs applications.
• Exploration des limites et défis des LLM.

Module 3 : Introduction au Machine Learning

• Concepts fondamentaux du Machine Learning.
• Présentation des algorithmes utilisés dans le ML.
• Pourquoi le ML est une étape clé avant le DL et les LLM.

Module 4 : Modèles de Machine Learning

• Apprentissage supervisé : principes théoriques et exemples d’application.
• Apprentissage non supervisé : méthodes et cas d’utilisation.

Module 5 : Utilisation de PyCaret pour le Machine Learning

• Installation et configuration de PyCaret.
• Exploration des modèles disponibles dans PyCaret.
• Manipulation des jeux de données pour le Machine Learning.

Suite à cette formation pour développeurs

Formation OpenAI pour les développeurs

Module 1 : Introduction à WordPress et Elementor

• Présentation de WordPress et de ses fonctionnalités de base.
• Installer et configurer Elementor.
• Différence entre Elementor et Elementor Pro.

Module 2 : Interface et éléments de base d’Elementor

• Découverte de l’interface d’Elementor.
• Utilisation des widgets de base : titres, images, textes, boutons, etc.
• Créer et modifier des sections et colonnes.

Module 3 : Conception de pages avec Elementor

• Création de pages d’accueil, pages produits, etc.
• Personnalisation avancée des mises en page.
• Utilisation des templates prédéfinis et bibliothèque Elementor.

Module 4 : Fonctions avancées avec Elementor Pro

• Intégration de formulaires de contact.
• Création de pop-ups, en-têtes et pieds de page personnalisés.
• Utilisation des effets de mouvement, des animations et des interactions.

Module 1 : Introduction à R Shiny

• Création d’une application Shiny « Hello, world »
• Structurer l’interface utilisateur d’une application web R Shiny

Module 2 : Interface Utilisateur et Réactivité

• Comment créer des onglets dans le panneau principal d’une application web R Shiny ?
• Associations Fonctions de création d’espace réservé et Fonctions de rendu dans R Shiny
• Notion de Réactivité dans une application web R Shiny
• Contrôle de la réactivité d’une web app Shiny avec les fonctions isolate et actionButton
• Fonctions downloadButton et downloadHandler dans R Shiny
• Conditionner l’affichage d’un panneau avec la fonction conditionalPanel dans R Shiny
• Création d’interfaces utilisateurs interactives avec les fonctions uiOutput() et renderUI

Module 3 : Améliorations et Déploiement

• Quelques éléments de finition d’une application Shiny
• Comment déployer une application web R Shiny sur shinyapps.io ?
• Combinaison de R Markdown et R Shiny pour créer des rapports dynamiques
• Utilisation de R Shiny pour communiquer les résultats d’un projet de Data Science

Module 4 : Graphiques Interactifs et Tableaux de Bord

• Comment transformer un graphique ggplot2 en graphique interactif plotly | R Shiny ?
• Tableau de bord dynamique avec Shiny + Flexdashboard | Airbnb Market Dashboard
• Dashboard R Shiny montrant la performance de différents marchés boursiers en Europe
• Maîtrisez Flex dashboard pour la rédaction des Présentations de Soutenance de Qualité : Introduction

Module 5 : Projets Pratiques

• Projet 1 : Application web R Shiny pour la création des nuages de mots | Word Cloud
• Projet 2 : Web app pour clustering avec k-means et pour la réduction de dimensionnalité
• Projet 3 : Application R Shiny pour l’analyse et l’optimisation de portefeuille financier
• Application web R Shiny pour l’analyse des marchés boursiers | quantmod, rvest, tidyverse
• Comment déployer un modèle Machine Learning dans une application web R Shiny
• Comment développer un site web avec R Shiny ?

1. Préparation des Données

• Identification des Données Manquantes Sous logiciel R
• Imputation Simple Sous logiciel R
• Imputation Multiple Sous logiciel R
• Imputation par Random Forest Sous logiciel R
• Imputation par la Moyenne des LOD
• Traitement des Données Censurées
• Évaluation de la Qualité de l’Imputation Sous logiciel R
• Analyse de Sensibilité Sous logiciel R

2. Analyse des Indices de Qualité

• Analyse de Variance (ANOVA) Sous logiciel R
• Test de Tukey HSD
• Test de Kruskal-Wallis Sous logiciel R

3. L’analyse factorielle et aux modèles de régression multivariée Sous logiciel R

• Analyse en composantes principales (ACP) Sous logiciel R
• L’analyse de régression multivariée et binaire Sous logiciel R

4. Tests de Tendance et Analyses Temporelles

• Réalisation du Test de Mann-Kendall Sous logiciel R
• Analyse des Séries Temporelles et Périodogramme de Lomb-Scargle Sous logiciel R

5. Analyse des Données Temporelles

• Modèles de Séries Temporelles (ARIMA, SARIMA) Sous logiciel R

Autre Formations en Lien

Formation Langage R, RStudio et Tidyverse

Module 1. Configuration d’OIC

• Vue d’ensemble du Cloud et des concepts
• Modèles de services Cloud : SaaS, PaaS, IaaS
• Console OIC
• Navigation dans OIC et tableau de bord
• Créer et accéder à une instance OIC
• Construction de l’intégration
• Modèles d’échange de messages OIC, création de connexion, d’intégration, activation et désactivation, et actions dans l’intégration OIC
• Modèles d’intégration OIC et services web

Module 2. Agent de connectivité

• Téléchargement et configuration de l’agent de connectivité
• Utilisation de l’API REST pour insérer des utilisateurs dans la base de données
• Cadre et implémentation de l’agent
• Limitation de l’agent OIC
• Besoin d’un agent de connectivité
• Utilisation de l’API REST pour transférer un fichier sur un serveur FTP
• Exigences système
• Intégration programmée
• Définir la fréquence de l’intégration programmée
• Topologie du réseau

Module 3. Adaptateurs et définition des connexions

• Règles d’entrée et de sortie des adaptateurs
• Types d’adaptateurs
• Services web, SOAP et REST
• Vue d’ensemble de WSDL
• Appel d’une API REST externe dans OIC en utilisant l’adaptateur REST
• Adaptateur SOAP dans OIC
• Connexion SOAP dans OIC
• Création des adaptateurs FTP
• Serveur de fichiers
• Utilisation de l’API REST pour transférer un fichier sur un serveur FTP
• Tableaux de correspondance dans OIC
• Comment utiliser les tableaux de correspondance dans les intégrations
• Adapatateur BD Oracle ATP dans OIC
• Protection des API dans OIC
• Consommer des API externes protégés dans OIC

Module 4 : Gestion des exceptions et tâches administratives

• Comprendre la gestion des exceptions
• Comment soumettre à nouveau les transactions échouées
• Compréhension de l’observabilité dans Oracle Integration
• Comment promouvoir l’intégration
• Versionnement de l’intégration
• Comprendre et travailler avec les projets d’intégration
• Surveillance des processus métier avec Integration Insight
• Mise en œuvre de la sécurité pour les intégrations SOAP, RESTful, FTP

Formation en lien avec l’administration Oracle:

Formation Utiliser Oracle Enterprise Manager Cloud Control 13c

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Module 1: Introduction à Microsoft Azure

• Vue d’ensemble des services cloud
• Compréhension de l’architecture de Azure

Module 2: Gestion des Ressources Azure

• Création et gestion de groupes de ressources
• Déploiement de ressources à l’aide de l’Azure Portal et des modèles ARM

Module 3: Services d’Application et Hébergement

• Déployer des applications web et mobiles
• Gestion de la performance et de la scalabilité des applications

Module 4: Introduction à Azure Active Directory

• Configuration de l’authentification et de la gestion des utilisateurs
• Intégration des applications avec Azure AD

Module 5: Configuration des Réseaux Virtuels

• Création et gestion des réseaux virtuels
• Sécurisation de l’accès au réseau

Module 6: Sécurité et Conformité dans Azure

• Gestion des politiques de sécurité et conformité
• Utilisation des outils de sécurité Azure pour protéger les données et applications