Développez les compétences nécessaires pour transformer les données en informations dont on peut extraire des connaissances et les appliquer de manière critique dans votre service"

Cet Certificat avancé a pour objectif de fournir aux ingénieurs informaticiens les connaissances nécessaires à l'apprentissage des outils, des fondamentaux de la science des données et de son application pour résoudre un cas pratique. Ils seront ainsi en mesure d'analyser les données, de visualiser les ensembles et de tirer des conclusions sur le traitement nécessaire avant la modélisation et son influence sur les résultats.

Au fur et à mesure de la progression du programme, un accent particulier sera mis sur l'extraction de la valeur maximale des données afin de générer une expertise en statistiques et en procédures d'inférence. Ainsi, les futurs diplômés seront en mesure de comprendre et d'examiner les techniques de pointe en matière de nettoyage des données, de transformation, de réduction de la dimensionnalité, ainsi que de sélection des caractéristiques et des instances.

Ceci sera complété par un module dédié à la promotion de la connaissance des différentes techniques d'apprentissage automatique et des algorithmes utilisés dans celles-ci, en fonction du type d'exploitation minière à mettre en œuvre. L'intérêt de ce programme et de ce programme d'études réside dans sa capacité à présenter la théorie des réseaux neuronaux et leur évolution à travers l'histoire, de manière didactique et pratique.

Tout ce qui précède est complété par un programme 100% en ligne, offrant la facilité de pouvoir l'étudier confortablement, où et quand vous le souhaitez. Vous n'aurez besoin que d'un appareil avec accès à internet pour faire avancer votre carrière Une modalité en phase avec l'actualité avec toutes les garanties pour positionner l'ingénieur dans un secteur très demandé. 

Concrétise des procédures efficaces et efficientes de traitement des données en fonction du type de problème présenté"

Ce Certificat avancé en Techniques, Algorithmes et Outils pour la Data Science contient le programme académique le plus complet et le plus actuel du marché. Les principales caractéristiques sont les suivantes:

• Le développement d'études de cas présentées par des experts de en ingénierie en analyse de données
• Les contenus graphiques, schématiques et éminemment pratiques avec lesquels ils sont conçus fournissent des informations scientifiques et sanitaires essentielles à la pratique professionnelle
• Des exercices où le processus d'auto-évaluation peut être réalisé pour améliorer l'apprentissage
• Il met l'accent sur les méthodologies innovantes
• Des cours théoriques, des questions à l'expert, des forums de discussion sur des sujets controversés et un travail de réflexion individuel
• Il est possible d'accéder aux contenus depuis tout appareil fixe ou portable doté d'une connexion à internet

Détermine les principales caractéristiques d'un ensemble de données, sa structure, ses composants et les implications de sa distribution dans la modélisation" 

Le corps enseignant du programme englobe des spécialistes réputés dans le domaine et qui apportent à ce programme l'expérience de leur travail, ainsi que des spécialistes reconnus dans de grandes sociétés et des universités prestigieuses.

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 le professionnel doit essayer de résoudre les différentes situations de pratique professionnelle qui se présentent tout au long du programme universitaire. Pour ce faire, l’étudiant sera assisté d'un innovant système de vidéos interactives, créé par des experts reconnus.  

Démontrez votre capacité à interpréter la visualisation de données pour l'analyse descriptive avec un programme qui présente des études de cas pour un apprentissage didactique"

Examinez les métriques et les scores pour quantifier la qualité des modèles, ce qui fait de vous un ingénieur informatique doté d'un esprit critique"

Le programme de ce Certificat avancé a été conçu pour couvrir une série de connaissances indispensables au développement professionnel des ingénieurs en informatique. En ce sens, on attend du professionnel qu'il parvienne à développer un esprit critique lors de l'application de stratégies, en étant capable de déterminer les avantages et les inconvénients de celles-ci. 

Elle transforme les données en informations, ce qui ajoute de la valeur et permet de générer de nouvelles connaissances" 

Module 1. Outils de science des données

1.1. Science des données

1.1.1. La science des données
1.1.2. Outils avancés pour le scientifique des données  

1.2. Données, informations et connaissances

1.2.1. Données, informations et connaissances 
1.2.2. Types de données
1.2.3. Sources des données

1.3. Des données aux informations 

1.3.1. Analyse des données
1.3.2. Types d‘analyses
1.3.3. Extraction d‘informations d‘un dataset 

1.4. Extraction d‘informations par la visualisation

1.4.1. La Visualisation comme outil d’analyse
1.4.2. Méthodes de visualisation 
1.4.3. Visualisation d‘un ensemble de données

1.5. Qualité des données

1.5.1.  Données de qualité
1.5.2. Nettoyage des données 
1.5.3. Prétraitement de base des données

1.6. Dataset

1.6.1. Enrichissement du dataset
1.6.2. La malédiction de la dimensionnalité
1.6.3. Modification de notre jeu de données

1.7. Déséquilibre 

1.7.1. Déséquilibre des classes
1.7.2. Techniques d‘atténuation des déséquilibres
1.7.3. Équilibrage d‘un dataset

1.8. Modèles non supervisé 

1.8.1. Modèle non supervisé
1.8.2. Méthodes
1.8.3. Classification avec des modèles non supervisés

1.9. Modèles non supervisés

1.9.1. Modèle non supervisé
1.9.2. Méthodes
1.9.3. Classification avec des modèles supervisés

1.10. Outils et bonnes pratiques

1.10.1. Bonnes pratiques pour un scientifique des données
1.10.2. Le meilleur modèle 
1.10.3. Outils utiles

Module 2. Extraction de Données; Sélection, prétraitement et transformation     

2.1. L’inférence statistique

2.1.1. Statistique descriptive vs. Inférence Statistique
2.1.2. Procédures paramétriques
2.1.3. Procédures non paramétriques

2.2. Analyses exploratoires

2.2.1. Analyse descriptive 
2.2.2. Visualisation
2.2.3. Préparation des données

2.3. Préparation des données

2.3.1. Intégration et nettoyage des données 
2.3.2. Normalisation des données
2.3.3. Transformer les attributs 

2.4. Les valeurs manquantes

2.4.1. Traitement des valeurs manquantes
2.4.2. Méthodes d‘imputation par maximum de vraisemblance
2.4.3. Imputation des valeurs manquantes par apprentissage automatique

2.5. Bruit dans les données 

2.5.1. Classes et attributs de bruit
2.5.2. Filtrage du bruit 
2.5.3. Effet du bruit

2.6. La malédiction de la dimensionnalité

2.6.1. Oversampling
2.6.2. Undersampling
2.6.3. Réduction des données multidimensionnelles

2.7. Des attributs continus aux attributs discrets

2.7.1. Données continues ou discrètes
2.7.2. Processus de discrétisation

2.8. Les données 

2.8.1. Sélection des données 
2.8.2. Perspectives et critères de sélection
2.8.3. Méthodes de sélection 

2.9. Sélection d‘instances

2.9.1. Méthodes de sélection des instances
2.9.2. Sélection des prototypes
2.9.3. Méthodes avancées pour la sélection des instances

2.10. Prétraitement des données dans les environnements Big Data

2.10.1. Big Data
2.10.2. Prétraitement „classique“ contre pré-traitement massif
2.10.3. Smart Data    

Module 3. Conception et développement de systèmes intelligents        

3.1. Prétraitement des données  

3.1.1. Prétraitement des données
3.1.2. Transformation des données 
3.1.3. Extraction de données

3.2. Apprentissage automatique

3.2.1. Apprentissage supervisé et non supervisé
3.2.2. Apprentissage par renforcement
3.2.3. Autre paradigmes d‘apprentissage

3.3. Algorithmes de classification

3.3.1. Apprentissage automatique inductif
3.3.2. SVM y KNN
3.3.3. Métriques et scores pour la classification

3.4. Algorithmes de régression 

3.4.1. Régression linéaire, régression logistique et modèles non linéaires 
3.4.2. Séries temporelles 
3.4.3. Métriques et scores de régression 

3.5. Algorithmes de mise en grappes 

3.5.1. Techniques de regroupement hiérarchique 
3.5.2. Techniques de regroupement partitionnel 
3.5.3. Métriques et scores de Clustering 

3.6. Techniques de règles d‘association 

3.6.1. Méthodes d‘extraction de règles 
3.6.2. Métriques et scores pour les algorithmes de règles d‘association 

3.7. Techniques de classification avancées Multiclassificateurs 

3.7.1. Algorithmes de Bagging 
3.7.2. Classificateur “Random Forests” 
3.7.3. “Boosting” pour les arbres de décision 

3.8. Modèles graphiques probabilistes 

3.8.1. Modèles probabilistes 
3.8.2. Réseaux bayésiens. Propriétés, représentation et paramétrage  
3.8.3. Autres modèles graphiques probabilistes 

3.9. Réseaux neuronaux 

3.9.1. Apprentissage automatique avec les réseaux neuronaux artificielle 
3.9.2. Réseaux feed forward 

3.10. Apprentissage profond 

3.10.1. Réseaux feed forward profondes 
3.10.2. Réseaux neuronaux convolutifs et modèles de séquences 
3.10.3. Outils pour la mise en œuvre de réseaux neuronaux profonds

Preuve des compétences acquises pour comprendre les différents algorithmes d'apprentissage automatique avec les logiciels les plus récents du marché"