The Product Management for AI & Data Science Course – Udemy
Présentation
Cette formation, dispensĂ©e en anglais avec supports pĂ©dagogiques et examens dans la mĂȘme langue, offre une approche complĂšte du management de produits dans les domaines de l’intelligence artificielle (IA) et de la science des donnĂ©es. Conçue pour les dĂ©butants comme pour les professionnels en reconversion, elle vise Ă former des product managers capables de faire le lien entre les enjeux mĂ©tiers et les Ă©quipes techniques. Les participants apprendront Ă distinguer les concepts clĂ©s (algorithmes, IA, apprentissage automatique), Ă Ă©laborer des stratĂ©gies commerciales adaptĂ©es, Ă gĂ©rer le cycle de vie d’un projet data ou IA, et Ă piloter des Ă©quipes pluridisciplinaires. Les bĂ©nĂ©fices incluent l’acquisition de compĂ©tences recherchĂ©es sur le marchĂ© (analyse SWOT, gestion des donnĂ©es, Ă©thique appliquĂ©e), une meilleure employabilitĂ© grĂące Ă des perspectives salariales attractives, et une comprĂ©hension approfondie des dĂ©fis liĂ©s Ă l’expĂ©rience utilisateur en contexte data-driven. Aucun prĂ©requis technique n’est exigĂ©, rendant cette formation accessible Ă un large public aspirant Ă une carriĂšre dans un secteur en forte croissance.
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Points forts
- Format interactif avec missions pratiques issues du terrain đ
- Intervenante Senior issue de Google et Deloitte Digital đ
- AccĂšs Ă la plus large communautĂ© business certifiĂ©e Udemy đ
- Reconnu par des entreprises partenaires comme Nasdaq et Volkswagen đą
Points faibles
- Pas de contenu technique avancĂ© sur lâIA appliquĂ©e đ€
- Absence totale de certification mĂ©tier reconnue par l'industrie đ
Caractéristiques
đ Niveau :DĂ©butant
đ DurĂ©e : 2 semaines Ă 6 mois
đłïž Financement :Aucun
đïž Mode de formation : En ligne
đ Type de reconnaissance : Qualifiante
đŻ Public Cible :Demandeurs dâemploi, Entrepreneur, Ătudiant, Professionnels en reconversion, SalariĂ©s
đ Autres : Micro-Formation
Présentation du formateur
Udemy is a leading global provider of online learning and professional certification preparation courses. It offers a diverse range of subjects and is dedicated to enhancing skills that are in demand in todayâs job market. Through its platform, learners can access courses anytime and anywhere, enabling flexible and personalized learning experiences. Udemy Business specifically caters to corporate clients, offering tailored training solutions to foster employee development and productivity. Recognized by top companies like Nasdaq, Volkswagen, NetApp, and Eventbrite, Udemy continues to empower individuals and organizations by facilitating in-demand skill acquisition and career advancement.
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Programme
- Introduction Ă la gestion de produit pour AI et Data Science :
- RĂŽle d’un gestionnaire de produit
- Différences entre gestionnaire de produit et gestionnaire de projet
- Concepts technologiques clés pour AI et Data :
- Différencier analyse de données et science des données
- Différence entre un algorithme et une IA
- Types de machine learning
- Stratégie commerciale pour AI et Data :
- Quand une entreprise doit-elle utiliser l’IA?
- RĂ©aliser une analyse SWOT
- Construire et tester une hypothĂšse
- Expérience utilisateur pour AI et Data :
- Identifier le problĂšme central
- MĂ©thodes de recherche utilisateur
- DĂ©veloppement de personas utilisateur et prototypage AI
- Gestion des données :
- Source de données pour les projets
- Gestion des données
- Cycle de vie complet d’un projet AI ou data science :
- DĂ©veloppement de produit
- Construction de modĂšles
- Ăvaluation des performances
- DĂ©ploiement
- Gestion des Ă©quipes de data science et AI :
- Communication entre les membres de l’Ă©quipe
- Ăthique, confidentialitĂ©, et biais
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Formation IA pour Product Managers : Renforcez votre carriĂšre – NoĂ©
Présentation
Cette formation en IA pour Product Managers propose un programme intensif de deux jours, conçu pour aider les professionnels du produit Ă maĂźtriser lâintĂ©gration de lâintelligence artificielle dans leur stratĂ©gie et leur quotidien. Elle vise Ă acquĂ©rir des compĂ©tences concrĂštes, comme identifier les opportunitĂ©s IA, optimiser la productivitĂ© et scaler des solutions innovantes, tout en couvrant des modules essentiels : fondamentaux de lâIA, vision produit stratĂ©gique, prototypage et outils dâautomatisation. Les participants, quâils soient Product Managers, Product Owners ou professionnels tech, bĂ©nĂ©ficieront dâune expertise dispensĂ©e par des leaders du secteur, dâune reconnaissance par les employeurs et dâun accĂšs Ă une communautĂ© dâalumni. Les supports sont en français, tout comme lâexamen final, et le financement peut ĂȘtre pris en charge via les OPCO. Les prochaines sessions auront lieu Ă Paris en septembre et novembre 2025, avec des options intra-entreprise ou inter-entreprise disponibles.
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Points forts
- Certification reconnue par des Hiring Managers du secteur đ
- AccĂšs Ă une communautĂ© active de 800+ alumni PM đ€
- PĂ©dagogie hybride experts mĂ©tiers IA et PM combinĂ©s đ
- Financement possible via OPCO pour prise en charge totale đž
Points faibles
- Pas de projet rĂ©el dĂ©ployĂ© en production đ«
- Aucune expertise technique IA requise ou dĂ©veloppĂ©e đ€
Caractéristiques
đ Niveau :IntermĂ©diaire
đ DurĂ©e : 1 Ă 2 jours
đłïž Financement :OPCO
đïž Mode de formation : Bootcamp, En centre de formation
đ Type de reconnaissance : Qualifiante
đŻ Public Cible :Entrepreneur, Entreprise, Professionnels en reconversion
đ Autres :
Présentation du formateur
NoĂ© est une formation certifiante de premier plan pour les Product Managers en France, reconnue par HEC Paris et Polytechnique. En seulement quatre semaines, elle prĂ©pare les participants Ă maĂźtriser le cycle de vie produit grĂące Ă une approche basĂ©e sur des projets rĂ©els en partenariat avec des entreprises de renom comme Doctolib et Getaround. Avec un taux d’employabilitĂ© de 90 % six mois aprĂšs la formation, NoĂ© offre des perspectives de carriĂšre attractives et un accompagnement permanent, facilitant ainsi l’Ă©volution vers des rĂŽles seniors. Ăligible au CPF et axĂ©e sur la pratique, elle permet d’acquĂ©rir des compĂ©tences essentielles pour rĂ©ussir dans le Product Management.
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Programme
- Formations disponibles :
- Bootcamp PM
- Formation PM
- Formation IA pour PM
- Formation Product Manager
- FAQ
- Webinars et replays
- Postuler pour les prochaines sessions
- Blog PM :
- Salaire Product Owner 2025
- Comment devenir Product Manager ?
- 6 différences PM vs. PO
- Vision produit
- Product Roadmap
- Salaire Product Manager 2025
- Entretien Product Manager
- Webinars et Whitepapers :
- Voir les prochains webinars et accéder aux replays
- Formations détaillées : IA pour Product Managers :
- Renforcez votre carriĂšre avec l’IA, conçue pour intĂ©grer l’IA dans la roadmap produit.
- Formation qualifiante avec possibilité de financement OPCO.
- En deux jours, compétences concrÚtes acquises : opportunités IA, booster la productivité.
- Modules :
- Fondamentaux de l’IA pour PMs
- Vision produit & Stratégie IA
- Tester & scaler des features IA
- Gagner en productivitĂ© grĂące Ă l’IA
- DĂ©tails des modules :
- Fondamentaux de l’IA pour les PMs :
- Contexte, Ă©cosystĂšme, Ă©volutions
- Vocabulaire et aspects techniques (Machine learning, Neural network, etc.)
- Usages produit, design, et principes d’utilisation
- Vision produit & stratégie IA :
- Impact stratégique, différenciation, réduction des coûts
- Prérequis organisationnels, opportunités pertinentes, monétisation
- Tester & scaler des features IA :
- Prototypage, risques, expérimentation
- Panorama dâoutils
- Gagner en productivitĂ© avec l’IA :
- Comparaison PMs actuels vs pré-IA
- Augmenter productivité avec outils comme Zapier
- Fondamentaux de l’IA pour les PMs :
- Pour qui :
- Product Managers, Senior PMs, Lead Product
- Product Owner, Product Ops, Product Marketing Manager, Product Builder
- Toute personne travaillant Ă construire des produits tech
- Pourquoi choisir NOĂ :
- Expertise avec les meilleurs experts IA Product
- Reconnaissance par les Hiring Managers
- Communauté de 800+ alumni
- Pédagogie éprouvée
- TĂ©moignages Alumni :
- Marianne Lafuma, Julie-Anne Duong, Mino Rafilipomanana décrivent une formation complÚte et adaptée.
- Prochaines sessions :
- Paris en septembre et novembre 2025, avec détails sur tarification et inscriptions disponibles.
- Financements :
- Session inter-entreprise et intra-entreprise disponibles, avec informations sur la prise en charge via OPCO.
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Formation : Intelligence artificielle pour product owner – Orsys
Présentation
Cette formation de trois jours, destinĂ©e aux chefs de projet mĂ©tiers, product owners et chefs de produit, forme les participants Ă piloter un projet de machine learning avec une approche non technique mais rigoureuse. Elle vise Ă identifier les problĂ©matiques business adaptĂ©es au ML, prioriser les cas dâusage, structurer une dĂ©marche projet et analyser les performances des modĂšles, tout en apprĂ©hendant les risques spĂ©cifiques Ă ces initiatives. Les objectifs principaux incluent lâacquisition des bonnes pratiques pour maximiser la valeur et la rentabilitĂ© des projets dâIA, ainsi que la maĂźtrise des indicateurs clĂ©s de succĂšs. Les bĂ©nĂ©fices sont multiples : posture opĂ©rationnelle renforcĂ©e, capacitĂ© Ă dialoguer avec les Ă©quipes techniques et comprĂ©hension approfondie des enjeux Ă©thiques et rĂ©glementaires. La formation sâappuie sur des Ă©tudes de cas, des mises en situation et des Ă©changes avec des experts, avec une Ă©valuation via QCM et travaux pratiques. Les supports sont disponibles en français, tout comme la langue de lâexamen. Un prĂ©requis est exigĂ© : une maĂźtrise prĂ©alable de la gestion de projet. Accessible en prĂ©sentiel (Paris La DĂ©fense) ou Ă distance, elle est proposĂ©e au tarif de 2330 ⏠H.T..
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Points forts
- Non-techniciens ciblĂ©s : rend la data accessible aux mĂ©tiers đ€
- Experts IA prĂ©sents tout au long des travaux pratiques đ§âđ»
- Sessions disponibles en prĂ©sentiel, Ă distance et en anglais đ
- Analyse de situations rĂ©elles orientĂ©es rentabilitĂ© business đŒ
Points faibles
- Absence totale de certification reconnue Ă lâissue đ
- Programme non technique limitant toute montĂ©e en compĂ©tences opĂ©rationnelle â ïž
Caractéristiques
đ Niveau :IntermĂ©diaire
đ DurĂ©e : 2 jours Ă 2 semaines
đłïž Financement :OPCO
đïž Mode de formation : En centre de formation, En ligne
đ Type de reconnaissance : Qualifiante
đŻ Public Cible :Entrepreneur, Entreprise, Professionnels en reconversion, SalariĂ©s
đ Autres : Inscrite au RNCP, Certification Qualiopi
Présentation du formateur
ORSYS est un organisme spĂ©cialisĂ© dans la formation professionnelle, offrant un large Ă©ventail de programmes destinĂ©s Ă divers secteurs tels que le numĂ©rique, le management et les compĂ©tences mĂ©tiers. Avec une infrastructure qui comprend plus de 40 centres et 250 salles, ORSYS s’engage Ă fournir des solutions de formation accessibles, y compris en prĂ©sentiel et Ă distance, adaptĂ©es aux besoins spĂ©cifiques des entreprises et des particuliers. L’organisme propose aussi des certifications reconnues nationalement et internationalement. GrĂące Ă une approche pĂ©dagogique rigoureuse et un engagement RSE affirmĂ©, ORSYS sâest Ă©tabli comme un acteur clĂ© de la formation continue.
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Programme
- Introduction au Machine Learning :
- DĂ©finition du Machine Learning
- Types de Machine Learning
- Applications courantes
- RĂŽle du Product Owner dans un projet de ML :
- Responsabilités principales
- Coordination avec l’Ă©quipe de dĂ©veloppement
- Alignement sur les objectifs business
- Identification des problématiques business :
- Identifier les besoins spécifiques
- Analyse des processus métiers existants
- DĂ©tection des opportunitĂ©s d’amĂ©lioration
- Gestion de projet pour le Machine Learning :
- Planification et structuration
- Suivi des performances et des délais
- Communication avec les parties prenantes
- Evaluation et priorisation des cas d’utilisation :
- CrĂ©ation d’une matrice de priorisation
- Ăvaluation du retour sur investissement
- Prise de décision basée sur les données
- Analyse des performances des modĂšles ML :
- MĂ©triques de performance
- Ăvaluation de la prĂ©cision et du rappel
- Interprétation des résultats
- Enjeux et risques des projets de ML :
- Risques techniques et méthodologiques
- Enjeux éthiques et réglementaires
- Gestion des changements et adoption
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