Comment dois-je m’y prendre pour aborder un problème de data science ?

Les contrôleurs et auditeurs internes ont besoin de données de qualité, pertinentes et exactes pour comprendre les activités et mener leurs investigations.

L’accès aux données n’est parfois pas possible, les données ne sont pas disponibles ou certaines manipulations techniques (jointure, etc.) ne sont pas faisables, ou encore interdites pour des raisons de confidentialité.

Avant de se lancer dans la connaissance des algorithmes, et de chercher à résoudre des problèmes, nous vous proposons de démarrer progressivement avec la connaissance des données et par la suite de vous orienter vers les possibilités d’exploitation des données pour des objectifs définis.

Pour cela, il nous faut maîtriser quelques notions de base sur : l’architecture des données de votre système d’information, les traitements et le cycle de vie des données, les opérations de manipulation et d’exploitation de la donnée brute, la qualité.

Intervenant :

Eric Chemama : Auditeur en systèmes d’information, concepteur-formateur pour IFACI, il dirige depuis 2012 le Cabinet EMC Conseil et Formation, spécialisé en audit et contrôle internes.