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Le leader d'un projet ou d'une Start-Up est bien plus qu'une personne qui sait gérer les ressources humaines de l'entreprise, c'est actuellement la personne qui domine ce domaine, mais aussi le Big Data, ou le grand volume d'informations existantes sur le réseau, et qui bien ciblé est en mesure d'apporter une valeur incalculable à l'entreprise. Pour être en mesure de gérer la Business Intelligence dans l'entreprise, il est nécessaire d'acquérir des connaissances avancées et mises à jour qui peuvent être réalisées avec ce Mastère Spécialisé Hybride.

Ce programme, qui s'adresse principalement aux ingénieurs en informatique qui souhaitent réorienter leur travail vers le monde de l'intelligence économique, ou aux professionnels de l'intelligence économique qui souhaitent approfondir leurs connaissances, se penchera sur la transformation de l'entreprise en fonction des données. L'équipe d'enseignants spécialisés ayant une grande expérience dans les entreprises numériques, les cabinets de conseil et le Marketing se chargera de fournir les connaissances les plus récentes dans ce domaine, où les données seront la vedette. Les outils technologiques et les techniques les plus récentes utilisées pour leur visualisation et leur analyse seront démontrés, tout en offrant une vision future avec des utilisations dans la réalité virtuelle et augmentée et l'intelligence artificielle.

De même, cet enseignement fournira des cas réels de simulation qui permettront aux étudiants de trouver une relation directe entre le cadre théorique et l'application directe dans le domaine professionnel. Les réglementations légales existantes, les stratégies marketing ou l'optimisation du capital humain de l'entreprise seront d'autres points abordés dans ce diplôme qui apportera des connaissances approfondies au professionnel de l'informatique qui souhaite faire une incursion dans ce domaine.

Une excellente opportunité pour les étudiants qui souhaitent non seulement acquérir des connaissances, mais aussi vivre une véritable expérience professionnelle, où ils pourront mettre en application tout ce qu'ils ont appris. Ainsi, à la fin de la première étape du Mastère Spécialisé Hybride, les étudiants effectueront un stage pratique dans une entreprise pertinente du secteur, où ils pourront, avec des professionnels du domaine, compléter leur développement dans le domaine de la Business Intelligence.

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• Son contenu graphique, schématique et éminemment pratique fournit des informations sur les disciplines indispensables à la pratique professionnelle
• Plans pour un modèle d'entreprise dynamique qui soutient sa croissance en ressources immatérielles
• Analyse des sessions d'un site web afin de mieux comprendre ses clients
• Planifier une gestion, une collecte et un nettoyage corrects des données en fonction des objectifs de l'entreprise
• Le tout sera complété par des cours théoriques, des questions à l'expert, des forums de discussion sur des sujets controversés et un travail de réflexion individuel
• Disponibilité des contenus à partir de tout appareil fixe ou portable doté d'une connexion internet
• En outre, vous pourrez effectuer un stage dans l'un des meilleurs centres spécialisés au monde

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Dans cette proposition de Mastère Spécialisé Hybride, de nature professionnelle et de modalité d'apprentissage mixte, le programme vise à actualiser les professionnels qui exercent leurs fonctions dans les entreprises ou qui souhaitent diriger un projet, et qui nécessitent un haut niveau de qualification. Les contenus sont basés sur les dernières preuves scientifiques et orientés de manière didactique pour intégrer les connaissances théoriques dans la pratique de la gestion, et les éléments théoriques-pratiques faciliteront la mise à jour des connaissances et permettront la prise de décision dans les entreprises.

Grâce à son contenu multimédia développé avec les dernières technologies éducatives, les spécialistes bénéficieront d’un apprentissage situé et contextuel. Ainsi, ils se formeront dans un environnement simulé qui leur permettra d’apprendre en immersion et de s’entrainer dans des situations réelles. La conception de ce programme est axée sur l'Apprentissage par les Problèmes, grâce auquel vous devrez essayer de résoudre les différentes situations de pratique professionnelle qui se présentent tout au long du programme. Pour ce faire, l’étudiant sera assisté d'un innovant système de vidéos interactives, créé par des experts reconnus.

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Le programme de ce Mastère Spécialisé Hybride a été élaboré par une équipe pédagogique spécialisée dans lequel les principaux aspects qui constituent la Business Intelligence dans l'entreprise seront étudiés en profondeur. Ainsi, les étudiants pourront accéder dès le premier jour à l'agenda complet de cet enseignement qui se compose de 10 modules. De cette manière, le professionnel pourra se connecter depuis n'importe quel appareil électronique, à n'importe quel moment de la journée, au contenu, qui pourra également être distribué en fonction de ses besoins. De plus, les longues heures d'étude seront réduites dans ce programme grâce au système de Relearning que TECH applique à toutes ses qualifications.

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Module 1. Business Intelligence dans l'entreprise

1.1. L'intelligence économique dans l’entreprise

1.1.1. Le monde des données
1.1.2. Concepts pertinents
1.1.3. Caractéristiques principales
1.1.4. Solutions actuelles du marché
1.1.5. Architecture globale d'une solution BI
1.1.6. La cybersécurité dans la BI et Data Science

1.2. Nouveau concept commercial

1.2.1. Pourquoi la BI
1.2.2. Obtenir l'information
1.2.3. BI dans les différents départements de l'entreprise
1.2.4. Les raisons d'investir dans la BI

1.3. L'entrepôt de données

1.3.1. Définitions et objectifs : Data Warehouse et Data Mart
1.3.2. Architecture
1.3.3. La modélisation dimensionnelle et ses types de schémas
1.3.4. Processus d'extraction, de transformation et de chargement (ETL)
1.3.5. Métadonnées

1.4. Big Data et capture de données

1.4.1. Capture
1.4.2. Transformation
1.4.3. Stockage

1.5. Reporting Business Intelligence (BI)

1.5.1. Structures de la Data Base
1.5.2. BB.DD. OLTP et OLAP
1.5.3. Exemples

1.6. Tableaux de bord ou tableaux de bord équilibrés

1.6.1. Tableaux de bord
1.6.2. Systèmes d'aide à la décision
1.6.3. Systèmes d'information des cadres

1.7. Deep Learning

1.7.1. Deep Learning
1.7.2. Principes fondamentaux du Deep Learning
1.7.3. Utilités du Deep Learning

1.8. Machine Learning

1.8.1. Machine Learning
1.8.2. Principes fondamentaux du Machine Learning
1.8.3. Utiles du Machine Learning
1.8.4. Deep Learning vs. Machine Learning

1.9. Outils et solutions de BI

1.9.1. Choisir le meilleur outil
1.9.2. Microsoft Power BI, MicroStrategy et Tableau
1.9.3. SAP BI, SAS BI et Qlikview
1.9.4. Prometeus

1.10. Planification et gestion de projets BI

1.10.1. Premières étapes pour définir un projet de BI
1.10.2. Solution BI pour l'entreprise
1.10.3. Exigences et objectifs

Module 2. Perspective commerciale

2.1. L'entreprise :

2.1.1. Capital, investissement et risque
2.1.2. Morphologie des organisations : taille, forme, activité et secteurs d'activité
2.1.3. Organisation et ressources
2.1.4. Le management et ses besoins

2.2. Entreprise : marché et client

2.2.1. Marché et client
2.2.2. Analyse et segmentation du marché
2.2.3. Concurrence directe et indirecte
2.2.4. Avantage concurrentiel

2.3. Stratégie d'entreprise

2.3.1. Stratégie commerciale
2.3.2. Analyse SWOT
2.3.3. Objectifs et délais
2.3.4. Mesurer les résultats : connaître la réalité
2.3.5. Indicateurs clés

2.4. L'information comme atout

2.4.1. Information et gestion
2.4.2. Cycle de vie de l'information
2.4.3. Système opérationnel et système stratégique

2.5. Tableau de bord équilibré

2.5.1. Tableau de bord opérationnel, tactique et stratégique
2.5.2. Définition du BSC
2.5.3. Perspectives financières
2.5.4. Le point de vue du client
2.5.5. Perspective du processus interne
2.5.6. Perspective d'apprentissage et de croissance

2.6. Analyse de la productivité

2.6.1. Revenus, dépenses, investissements et consommation
2.6.2. Analyse et répartition des coûts
2.6.3. ROI et autres ratios pertinents

2.7. Distribution et vente

2.7.1. Pertinence du département
2.7.2. Canaux et équipes
2.7.3. Types de vente et de consommation

2.8. Autres espaces communs

2.8.1. Production et prestation de services
2.8.2. Distribution et logistique
2.8.3. Communication commerciale
2.8.4. Marketing Inbound

2.9. Gestion des données

2.9.1. Rôles et responsabilités
2.9.2. Identification des (Stakeholders)
2.9.3. Systèmes de gestion de l’Information
2.9.4. Type de systèmes opérationnels
2.9.5. Systèmes stratégiques ou d'aide à la décision
2.9.6. Plateformes d' information: Cloud Computing vs. On Premise

2.10. Explorer l'information

2.10.1. Intro SQL : Bases de données relationnelles : Concepts de base
2.10.2. Mise en réseau et communications : réseaux publics/privés, adresse réseau/sous-réseau/routeur et DNS. Tunnel VPN et SSH
2.10.3. Système opérationnel : modèles de données standardisés
2.10.4. Système stratégique : OLAP, modèle multidimensionnel et Dashboards graphiques
2.10.5. Analyse stratégique de BB DD et composition des rapports

Module 3. Transformation de l'entreprise basée sur les données

3.1. Big Data

3.1.1. Big data dans les affaires
3.1.2. Concept de valeur
3.1.3. Gestion de projets de valeur

3.2. Marketing Numérique

3.2.1. Marketing Numérique
3.2.2. Avantages du Marketing Digital

3.3. Planifier et conduire

3.3.1. Campagnes et types
3.3.2. Rédemption et dynamisme
3.3.3. Types de stratégie
3.3.4. Plan de Marketing Numérique

3.4. Exécution du plan de Marketing

3.4.1. Customer Journe) (base-campagne-campagne-redemption-improvement) et Marketing Numérique
3.4.2. Intégration web des outils de Marketing Numérique
3.4.3. Outils du Marketing Digital

3.5. Customer Journey

3.5.1. Cycle de vie du client
3.5.2. Association des campagnes au cycle de vie
3.5.3. Mesures de la campagne

3.6. Gestion des données pour les campagnes

3.6.1. Data Warehouse et Data Lab
3.6.2. Outils de création de campagnes
3.6.3. Méthodes d'entraînement

3.7. GDPR en Marketing Numérique

3.7.1. Anonymisation des données et traitement des données personnelles
3.7.2. Le concept de Robinson
3.7.3. Listes d'exclusion

3.8. Tableau de bord

3.8.1. KPIs
3.8.2. Audience
3.8.3. Outils
3.8.4. Storytelling

3.9. Analyse et caractérisation des clients

3.9.1. Vision à 360º du client
3.9.2. Relation entre l'analyse et les actions tactiques
3.9.3. Outils d’analyse

3.10. Exemples d'entreprises appliquant les techniques de Big Data

3.10.1. Upselling/Cross-Selling
3.10.2. Modèles de risque
3.10.3. Modèles de risque 
3.10.4. Prédiction
3.10.5. Traitement des images

Module 4. Visualisation des données

4.1. Visualisation des données

4.1.1. La visualisation visualisation des données
4.1.2. Importance de l'analyse et de la visualisation des données
4.1.3. Évolution

4.2. La conception

4.2.1. Utilisation de la couleur
4.2.2. Composition et typographie
4.2.3. Recommandations

4.3. Types de données

4.3.1. Qualitatif
4.3.2. Quantitatif
4.3.3. Données temporelles

4.4. Ensembles de données

4.4.1. Fichiers
4.4.2. Bases de données
4.4.3. Open Data
4.4.4. Données en Streaming

4.5. Types de représentation courants

4.5.1. Colonnaire
4.5.2. Bars
4.5.3. Lignes
4.5.4. De zones
4.5.5. Dispersion

4.6. Types avancés de représentation

4.6.1. Circulaire
4.6.2. Bague
4.6.3. Bulle 
4.6.4. Cartes

4.7. Application par zone

4.7.1. Sciences politiques et sociologie
4.7.2. Science
4.7.3. Marketing
4.7.4. Santé et bien-être
4.7.5. Météorologie
4.7.6. Affaires et finances

4.8. Storytelling

4.8.1. L'importance de la Storytelling
4.8.2. Histoire du Storytelling
4.8.3. Application duStorytelling

4.9. Logiciel de visualisation

4.9.1. Publicités
4.9.2. Gratuit
4.9.3. En ligne
4.9.4. Logiciel gratuit

4.10. L'avenir d'affichage des données

4.10.1. Réalité virtuelle
4.10.2. Réalité augmentée
4.10.3. Intelligence artificielle

Module 5. Programmation pour l’analyse des données

5.1. Programmation pour l’analyse des données

5.1.1. Langage pour l'analyse des données
5.1.2. Évolution et caractéristiques des principaux outils
5.1.3. Installation et configuration

5.2. Types de données

5.2.1. Types de base
5.2.2. Types complexes
5.2.3. Autres structures

5.3. Structures et opérations

5.3.1. Opérations sur les données
5.3.2. Structures de contrôle
5.3.3. Opérations avec des fichiers

5.4. Extraction et analyse de l'information

5.4.1. Résumés statistiques
5.4.2. Analyse univariée
5.4.3. Analyse multivariée

5.5. Visualisation

5.5.1. Graphes univariés
5.5.2. Graphes multivariés
5.5.3. Autres graphiques d'intérêt

5.6. Prétraitement

5.6.1. L'importance de la qualité des données
5.6.2. Détection et analyse des Outliers
5.6.3. Autres facteurs de qualité des Dataset

5.7. Prétraitement avancé

5.7.1. Sous-échantillonnage
5.7.2. Rééchantillonnage
5.7.3. Réduction de la dimensionnalité

5.8. Modélisation des données

5.8.1. Étapes de la modélisation
5.8.2. Partitionnement des ensembles de données
5.8.3. Métriques pour la prédiction

5.9. Modélisation avancée des données

5.9.1. Modèles non supervisé
5.9.2. Modèles supervisés
5.9.3. Bibliothèques pour la modélisation

5.10. Outils et bonnes pratiques

5.10.1. Meilleures pratiques en matière de modélisation
5.10.2. Les outils d'un analyste de données
5.10.3. Conclusion et bibliothèques d'intérêt

Module 6. Digital Marketing Analytics

6.1. Analyse du Web

6.1.1. Analyse du Web. Utilisation 
6.1.2. Histoire
6.1.3. Méthodologie applicable

6.2. Google Analytics

6.2.1. À propos de Google Analytics
6.2.2. Métriques vs. Dimension
6.2.3. Objectifs de mesure

6.3. Rapports

6.3.1. Métriques de base
6.3.2. Métriques avancées ou KPI (Key Performance Indicators)
6.3.3. Conversions

6.4. Dimensions

6.4.1. Campagne / Mot-clé (keyword)
6.4.2. Source/média
6.4.3. Contenu

6.5. Universal Analytics vs. Google Analytics4

6.5.1. Différences UA vs. GA4
6.5.2. Avantages et limites
6.5.3. Utilisation des outils UA et GA4

6.6. Paramètres de Google Analytics

6.6.1. Installation et intégration
6.6.2. Structure d'Universal Analytics : comptes, propriétés et vues
6.6.3. Objectifs et entonnoirs de conversion

6.7. Le marketing personnalisé sur le marché du luxe

6.7.1. Analyse en temps réel
6.7.2. Analyse de l'audience
6.7.3. Analyse d'acquisition
6.7.4. Analyse comportementale
6.7.5. Analyse de conversion

6.8. Rapports avancés

6.8.1. Panels 
6.8.2. Rapports personnalisés
6.8.3. API

6.9. Segments

6.9.1. Différence entre segment et filtre
6.9.2. Types de segments: prédéfinis/personnalises
6.9.3. Remarketing.

6.10. Analyse numérique

6.10.1. Mesure
6.10.2. Mise en œuvre
6.10.3. Conclusions

Module 7. Gestion des données

7.1. Statistiques

7.1.1. Statistiques : statistiques descriptives, inférences statistiques
7.1.2. Population, échantillon, individu
7.1.3. Variables : définition, échelles de mesure

7.2. Types de données statistiques

7.2.1. Selon le type

7.2.1.1. Quantitatif: données continues et données discrètes
7.2.1.2. Qualitatif: données binomiales, données nominales et données ordinales

7.2.2. Selon sa forme : numérique, texte, logique
7.2.3. Selon leur source : primaire, secondaire

7.3. Planification de la gestion de données

7.3.1. Définition des objectifs
7.3.2. Définition des objectifs
7.3.3. Détermination des ressources disponibles
7.3.4. Structure des données

7.4. Collecte des données

7.4.1. Méthodologie de collecte
7.4.2. Outils de collecte
7.4.3. Canaux de collecte

7.5. Nettoyage des données

7.5.1. Phases du nettoyage des données
7.5.2. Qualité des données
7.5.3. Manipulation des données (avec R)

7.6. Analyse des données, interprétations, évaluation des résultats

7.6.1. Mesures statistiques
7.6.2. Indices de ratios
7.6.3. Extraction de données

7.7. Visualisation des données

7.7.1. Visualisation appropriée en fonction du type de données
7.7.2. Considérations pour l'utilisateur final
7.7.3. Modèles exécutifs de présentation des résultats

7.8. Stockage des données (Data Warehouse)

7.8.1. Les éléments qui le composent
7.8.2. Conception
7.8.3. Aspects à prendre en compte

7.9. Disponibilité des données

7.9.1. Accès
7.9.2. Utilité
7.9.3. Sécurité

7.10. Application pratique

7.10.1. Exploration des données
7.10.2. Manipulation et ajustement des motifs et des structures
7.10.3. Application des tests et de la modélisation

Module 8. Business Intelligence et Intelligence Artificielle : stratégies et applications

8.1. Services financiers

8.1.1. Les implications de l'intelligence artificielle (IA) dans les services financiers. Opportunités et défis
8.1.2. Cas d'utilisation 
8.1.3. Risques potentiels liés à l'utilisation de l'IA
8.1.4. Développements / utilisations futurs potentiels de l'IA

8.2. Implications de l'intelligence artificielle dans les services de santé

8.2.1. Implications de l'IA dans le secteur de la santé. Opportunités et défis
8.2.2. Cas d'utilisation

8.3. Risques liés à l'utilisation de l'IA dans les services de santé

9.3.1. Risques potentiels liés à l'utilisation de l'IA
9.3.2. Développements / utilisations futurs potentiels de l'IA

9.4. Retail

8.4.1. Implications de l'IA dans le commerce de détail.. Opportunités et défis
8.4.2. Cas d'utilisation
8.4.3. Risques potentiels liés à l'utilisation de l'IA
8.4.4. Développements / utilisations futurs potentiels de l'IA

8.5. Industrie 4.0

8.5.1. Implications de l'IA dans l'industrie 4.0. Opportunités et défis
8.5.2. Cas d'utilisation

8.6. Risques potentiels liés à l'utilisation de l'IA dans l'industrie 4.0

8.6.1. Cas d'utilisation
8.6.2. Risques potentiels liés à l'utilisation de l'IA
8.6.3. Développements / utilisations futurs potentiels de l'IA

8.7. Administration publique

8.7.1. Implications de l'IA pour l'administration publique : opportunités et défis
8.7.2. Cas d'utilisation
8.7.3. Risques potentiels liés à l'utilisation de l'IA
8.7.4. Développements / utilisations futurs potentiels de l'IA

8.8. Éducation

8.8.1. Implications de l'IA dans l'éducation : opportunités et défis
8.8.2. Cas d'utilisation
8.8.3. Risques potentiels liés à l'utilisation de l'IA
8.8.4. Développements / utilisations futurs potentiels de l'IA

8.9. Sylviculture et agriculture

8.9.1. Implications de l'IA pour la foresterie et l'agriculture.Opportunités et défis
8.9.2. Cas d'utilisation
8.9.3. Risques potentiels liés à l'utilisation de l'IA
8.9.4. Développements / utilisations futurs potentiels de l'IA

8.10. Ressources humaines

8.10.1. Implications de l'IA pour les ressources humaines. Opportunités et défis
8.10.2. Cas d'utilisation
8.10.3. Risques potentiels liés à l'utilisation de l'IA
8.10.4. Développements / utilisations futurs potentiels de l'IA

Module 9. Optimisation du capital humain dans l'entreprise

9.1. Le capital humain dans l'entreprise

9.1.1. Valeur du capital humain dans le monde technologique
9.1.2. Compétences en matière de gestion
9.1.3. Changement de paradigme dans les modèles de direction

9.2. Compétences du manager

9.2.1. Processus de gestion
9.2.2. Les fonctions de gestion
9.2.3. Gestion de la direction du groupe dans les entreprises les relations de groupe

9.3. Communication dans l’entreprise

9.3.1. Le processus de communication dans l'entreprise
9.3.2. Les relations interpersonnelles dans l'entreprise
9.3.3. Techniques de communication pour le changement

9.3.3.1. Storytelling
9.3.3.2. Techniques de communication assertive. Feedback, consensus

9.4. Coaching d'entreprise

9.4.1. Coaching d'entreprise
9.4.2. La pratique coaching
9.4.3. Types de coaching et coaching dans les organisations

9.4.3.1. Le coaching comme style de leadership

9.5. Mentorat d'entreprise

9.5.1. Le Mentoring en entreprise
9.5.2. Les 4 processus d’un programme de Mentoring
9.5.3. Avantages de cet outil commercial

9.6. Médiation et résolution des conflits dans l'entreprise

9.6.1. Les conflits
9.6.2. Prévenir, traiter et résoudre les conflits
9.6.3. Stress et motivation au travail

9.7. Techniques de négociation 

9.7.1. Négociation au niveau des cadres dans les entreprises technologiques
9.7.2. Stratégies et principaux types de négociation

9.7.2.1. La figure du sujet de la négociation

9.8. Gestion du changement d'activité

9.8.1. Facteurs de changement organisationnel
9.8.2. Planification stratégique
9.8.3. Gestion du changement organisationnel

9.8.3.1. Pour le changement intangible : équipes, communication, culture, leadership
9.8.3.2. Pour le changement de base ou tangible : fixation d'objectifs, mesure des performances, apprentissage, reconnaissance et récompenses

9.9. Techniques pour améliorer les performances des équipes

9.9.1. Techniques de travail en équipe
9.9.2. La délégation dans les équipes de travail

9.10. Dynamique de Groupe. Classification

9.10.1. Le rôle de l'animateur
9.10.2. Techniques de dynamique de groupe

9.10.2.1. Brainstorming+
9.10.2.2. Phillips 6/6
9.10.2.3. La m

Le matériel didactique de ce diplôme, élaboré par ces spécialistes, a un contenu tout à fait applicable à votre expérience professionnelle"