Désolé nous fermons

Merci pour ces belles missions ! J'ai beaucoup aimé ces années dédiées au digital, à la data, aux projets.

On rembobine ? Petit rappel du film depuis 2018 🎥🎞️🎬:

Il y a d'abord eu Human Station 1, l'idée un peu dingue de créer un centre de formation digital plus adapté à qualiopi que les Mooc. En 4 ans nous avons créé le centre de formation, avons obtenu Qualiopi, créé un logiciel SaaS unique et propriétaire, construit 8 parcours métiers déposés au RNCP, répondu à des appels d'offres, structuré des tunnels de vente, des campagnes, des workflows, grâce à une super équipe française, ukrainienne, portugaise, anglaise, et après avoir formé 450 personnes, patatra....
.... Alors il y a eu Human Station 2 (siren "bonheur au travail") ; Plus modeste en apparence, structure légère de freelancing dédiée au management de transition puis à la Data. Petite mais costaude ! Toutefois, malgré votre soutien, fort, indéfectible, à des clients et partenaires courageux et volontaires, le volume de contrats actuels ne me permet pas de poursuivre.💔

➡️J'ai décidé de raccrocher les gants 🥊🥊

Date a data expert

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La révolution des données est en marche📊... Savez-vous les valoriser ? Les transformer en offre de valeur ? Et si votre entreprise avait besoin d'un autre regard sur la richesse de ses données ? Apprenez à forer...

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Mon Dada ? La data🐴

Exploitez vos données

Vous avez un projet ? Créez vos propres modèles, afin d'extraire de la valeur de vos données.

Je peux vous accompagner techniquement comme data scientist et vous conseiller sur ce que vous pouvez mettre en oeuvre avant de délivrer des modèles à haute valeur ajoutée. Ou bien vous aider à coordonner les acteurs de la donnée : architectes SI, développeurs front et back, métiers, startups provider de softwares, acteurs du cloud, DPO...

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Mais qu'est-ce que la donnée ?

«Une différence qui fait la différence». Cette citation de Grégory Bateson, systémicien, nous rappelle que la donnée se trie, se classe, se distingue. Cela suppose des regroupements et des traitements. C'est à ce prix seulement que l'on peut ensuite extraire une information. En data science, les retraitements sont largement automatisés et permettent de passer plus de temps sur le choix des modèles statistiques, la lecture des prédictions, l'affinage du scoring. Ces modèles permettent en outre de constituer le back-end d'applications.

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