Prompt Engineering Data : Maîtriser l'IA pour l'analyse de données

Pourquoi se former à prompt engineering pour data

la préparation des données prend un temps considérable aux équipes Data, l'extraction d'insights pertinents demande une formulation précise des requêtes, la collaboration avec les modèles de langage devient un levier d'efficacité. une maîtrise des prompts est désormais cruciale pour exploiter pleinement le potentiel de l'IA générative dans l'analyse.

Repères de marché sur data / bi

Chiffres issus de nos 105 référentiels comparés sur cette thématique, hors remises négociées.

Budget moyen (intra): 1 561 à 3 003 €
Durée moyenne: 3.9 jours
Parcours certifiants: 100 %
Disponible à distance: 100 %

Objectifs

maîtriser les principes fondamentaux du Prompt Engineering appliqués à la Data
optimiser la rédaction de prompts pour générer des requêtes SQL et des scripts Python efficaces
utiliser des LLM pour l'exploration de données, la feature engineering et la modélisation
automatiser la génération de rapports et de visualisations de données par des prompts ciblés
développer une méthodologie pour évaluer et affiner la performance des prompts dans un contexte Data

Public concerné

Data Scientists
Analystes BI
Data Analysts
Ingénieurs Data
Chefs de projet Data

Programme type

Introduction au Prompt Engineering en Data

comprendre les spécificités des LLM pour les tâches Data
principes de base : clarté, concision, contexte, contraintes
cas d'usage concrets : de l'extraction à la visualisation

Optimisation des Prompts pour Requêtes et Scripts

génération de requêtes SQL complexes (jointures, agrégations)
rédaction de scripts Python pour l'analyse exploratoire (pandas, numpy)
prompts pour la création de fonctions de nettoyage et de transformation de données

Exploitation des LLM pour l'Analyse Avancée

aide à la sélection et à l'ingénierie de features
interprétation de résultats de modèles (ex: explicabilité)
génération de scénarios d'analyse et d'hypothèses

Prompting pour la Reporting et la Visualisation

création de prompts pour des synthèses textuelles de rapports
génération de code pour des graphiques (matplotlib, seaborn, plotly)
automatisation de la mise en forme de tableaux de bord

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Prérequis

connaissances fondamentales en analyse de données (SQL, Python ou R)
familiarité avec les concepts de base des bases de données
expérience pratique dans l'utilisation d'outils BI ou de notebooks de Data Science

Modalités

Durée: 1 à 2 jours
Prix indicatif: 900 € à 2 400 € (intra, groupe)
Formats: présentiel, distanciel, intra, hybride
Effectif: inter : 4 à 12 participants · intra : jusqu'à 12
Rythme: continu, séquencé ou en demi-journées, selon vos contraintes
Délai d'accès: sélection sous 48h, démarrage possible sous 2 à 4 semaines
Financement: OPCO, plan de développement des compétences, cpf selon l'organisme retenu
Évaluation: quiz ou cas pratique en fin de parcours, attestation remise à chaud
Accessibilité: adaptation possible aux situations de handicap, à préciser au cadrage
Certification: une attestation de fin de formation sera délivrée à chaque participant. le financement de cette formation est éligible au CPF sous certaines conditions, ainsi qu'aux dispositifs de formation professionnelle continue.
Qualité: partenaires Qualiopi uniquement

Questions fréquentes

›quels outils seront utilisés pendant la formation ?

nous utiliserons principalement des interfaces de LLM comme ChatGPT, Google Gemini et des environnements de développement Python pour les exercices pratiques.

›faut-il avoir des connaissances en Machine Learning ?

non, des bases en analyse de données sont suffisantes, la formation est axée sur l'interaction avec les LLM, pas sur leur développement.

›la formation inclut-elle des exercices pratiques ?

oui, chaque module comprendra des ateliers pratiques pour appliquer les concepts de Prompt Engineering à des cas réels de données.

›cette formation est-elle adaptée aux débutants en Data ?

elle s'adresse davantage aux professionnels ayant déjà une première expérience en manipulation et analyse de données pour une meilleure appropriation.

Comment on sélectionne les organismes prompt engineering pour data

Analyse indépendante multi-organismes
Aucune rémunération éditeur influençant le classement
Short-list argumentée et personnalisée

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partenaires Qualiopi uniquement
aide au montage du dossier OPCO
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