Description Compétences attendues: Comprendre les différentes méthodes de description (statistique descriptive, quantiles, corrélations); Savoir analyser les données par différentes méthodes ( Tests de proportions, de moyennes, variances, Chi2, Anova, Analyse en composantes principales, Analyse Factorielle des Correspondances, Analyse discriminante); Savoir modéliser des données par différentes méthodes ( modèle linéaire, régression logistique par exemple) et connaitre les méthodes permettant de valider un modèle. Lire plus Objectifs Ce cours avancé vise à fournir aux étudiants la maitrise des méthodes d'analyse de données et de méthodes statistiques dans le but de décrire, de modéliser, d'analyser et de tester la pertinence d'un modèle. Lire plus Évaluation Contrôle continu pouvant être constitué de contrôles sur table et/ou machine et projet. Prise en compte de la situation sanitaire: se référer à la disposition générale figurant en préambule des fiches de cours du présent document Lire plus Heures d'enseignement Analyse des données CM 12h Analyse des données TD 18h
Le data analyst est le Monsieur ou la Madame chiffres d'une entreprise. En effet, il est chargé de prendre une grande base de données et d' en extraire des données et informations lisibles par tous. Selon les demandes des services d'une entreprise, il est capable de sortir des chiffres précis et utiles aux actions de ses collègues. Véritable spécialiste de la modélisation de données, il peut devenir data scientist après quelques années d'expérience. Les qualités et compétences nécessaires pour devenir data analyst Le data analyst est une personne qui n'a pas peur des chiffres et qu'une énorme base de données n'effraie pas! Il est d'une grande rigueur pour ne pas faire une erreur d'un chiffre, qui pourrait tout fausser… Le data analyst doit être à l'écoute de ses collègues pour bien comprendre leurs requêtes et les aider au mieux à trouver l'information concrète dans les chiffres. Les compétences techniques s'apprennent en cours, mais vous devez avoir déjà la fibre mathématique et logique!
La formation est une discipline qui a pour objectif de faire monter en compétence des individus, appelés stagiaires ou apprenants, à travers un programme précis qui déroulera des exposés théoriques et pratiques. Dans cet article sont développées les différentes approches pédagogiques pour une formation réussie sur les logiciels de business intelligence et de big data. Par Augustin de la Fouchardiere, fondateur de MYPE Chaque science, chaque domaine d'expertise dispose de ses formations: l'équitation, l'anglais, la cuisine, mais également les logiciels de traitement et d'analyse de données (Excel, Business Objects, IBM Cognos, Power BI, SAS…). Ces derniers connaissent aujourd'hui un essor et une popularité croissante. Pour apprendre à utiliser de outils de ce type, la pratique prime sur la théorie. Il est absolument nécessaire que le stagiaire manipule le logiciel et utilise les fonctions de celui-ci. A l'issue de la formation, il doit être capable de maîtriser l'instrument et de pouvoir l'utiliser dans son métier de manière opérationnelle.
D'autre part, il doit préparer un mémoire de 30 à 50 pages en lien avec le cours sur un sujet et des données choisis par l'étudiant. Ce choix, pour être valable, doit être validé par l'enseignant en charge du DU. Admission Condition d'accès Diplôme exigé: Avoir validé le L2 des licences de Mathématiques, Informatique, Physique-Chimie, Biologie, Economie-Gestion, AES, Géographie, etc. Sur demande: possibilité de validation des études, des expériences professionnelles et des acquis personnels. Renseignements auprès du SFC, Service Formation Continue. S'inscrire 1) Envoyer avant le 20 octobre de l'année universitaire en cours (en format). Le formulaire de pré-inscription que vous pouvez télécharger Votre CV Une lettre de motivation L'ensemble étant envoyé à ïd HAMADENE (said. hamadene @) 2) Vous recevrez une réponse par e-mail. La capacité d' accueil est limitée à 20 étudiants. 3) L'inscription définitive s'effectuera selon des modalités qui vous serons indiquées dans la réponse. Elle peut s'effectuer à distance.
Certains enseignements sont en projets tutorés supervisés par un enseignant. La formation comprend des Workshops projet et un séminaire de cohésion augmentée. Elle propose également de nombreuses conférences de professionnels, anciens étudiants et enseignants de l'Institut. Chaque étudiant dispose d'un accompagnement personnalisé tout au long de sa formation et après. Un tuteur l'accompagne pendant sa scolarité et l'aide à trouver un emploi ou réaliser une démarche d'entrepreneuriat à l'issue de la formation. Le cursus de Data Analyst représente un total de 336 heures de formation. Options Les étudiants pourront choisir entre 3 options dans l'optique de poursuivre leur formation avec le cursus Data Scientist: Intelligence artificielle Algorithmes, Machine Learning et Deep Learning Data Visualisation avancée Data visualisation, UX, BI Infrastructure HDFS, architecture Big Data, Data Lake, fichiers distribués Il est possible de changer d'option pour la seconde partie de la formation Data Scientist.