Informez-vous sur le rôle des Visual Analytics dans le contexte social et technologique d’aujourd’hui, grâce à un programme en ligne complété par une période pratique dans une entreprise prestigieuse” 

La nécessité d’appliquer le Big Data  pour personnaliser les services numériques des consommateurs, n’est pas seulement un avantage individuel pour les utilisateurs qui gagnent du temps sur le web, mais représente également une opportunité économique pour appliquer la vente directe. De même, l’analyse des données a également bénéficié de manière significative au secteur de la santé, car avec COVID, il a été possible d’enregistrer des cas positifs dans le monde entier. Cela a permis de compter les patients globalement et, surtout, d’enregistrer les effets du virus sur les personnes touchées. Ce dernier point a été essentiel au développement du vaccin.

Ces exemples reflètent les multiples utilisations du Big Data et montrent comment son application correcte peut résoudre des problèmes complexes. En ce sens, la connaissance humaine fusionne avec l’informatique et donne lieu au stockage de données. Par conséquent, il est essentiel que les professionnels d’aujourd’hui disposent d’une mise à jour approfondie des opportunités d’analyse client, d’interaction des données, de techniques d’Intelligence Artificielle et d’orientation stratégique avec les Data, parmi de nombreuses autres compétences.

Pour cette raison, TECH offre un programme qui a des connaissances théoriques et pratiques pour les diplômés en informatique et autres sciences, pour élargir leurs connaissances et projeter le marketing de l’organisation pour laquelle ils travaillent, grâce à l’IA. En outre, le Mastère Spécialisé Hybride en Visual Analytics et Big Data est enseigné par un groupe d’experts en technologie de l’information pour fournir des connaissances aux étudiants au cours de la première période 100% en ligne de ce diplôme. La modalité numérique offre, à son tour, une adaptation personnalisée pour chaque étudiant, pouvant suivre l’étude à tout moment et en tout lieu avec une connexion Internet. De même, TECH dispose de multiples contenus audiovisuels qui, à travers des activités et des résumés vidéo, dynamisent le programme.

Ce Mastère Spécialisé Hybride comprend une période pratique dans des entreprises prestigieuses dédiées au Marketing. Cette phase de formation garantit une application correcte des bases théoriques précédemment fournies aux étudiants. En outre, les spécialistes auront des experts en Visual Analytics et Big Data, à la fois dans leur enseignement théorique et dans leur formation pratique. Dans ce second cas, ils auront des tuteurs qui guideront les procédures d’action dans le scénario pratique et résoudront tous leurs doutes in situ.

Plongez dans l’utilisation des nouvelles technologies, grâce à des outils tels que la 5G, l’IoT, le Cloud et l’Edge Computing”

Ce Mastère Spécialisé Hybride en Visual Analytics et Big Data contient le programme éducatif le plus complet et le plus actualisé du marché. Ses caractéristiques sont les suivantes:

• Développement de plus de 100 cas informatiques présentés par des professionnels experts en analyse et interprétation de données et des professeurs d’université ayant une vaste expérience dans le secteur numérique
• Son contenu graphique, schématique et éminemment pratique, qui vise à fournir des informations scientifiques et d'assistance sur les disciplines médicales indispensables à la pratique professionnelle
• Préparation d’un rapport stratégique, opérationnel et de gestion
• Identification de modèles de données complexes grâce à Machine Learning
• Pratique de l’organisation des données grâce à un CRM
• Traitement, nettoyage et préparation des données dans différents formats
• Gestion de Many Eyes, Matlab, Tableu, SAS Visual Analytics  ou Microsoft Power Bi comme outils de visualisation
• Tout cela 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
• Les contenus sont disponibles à partir de tout appareil fixe ou portable doté d' une connexion internet
• De plus, vous pouvez faire un stage dans l’une des meilleures agences de publicité

Faites l’expérience d’une période pratique qui élargira vos compétences en gestion, évaluation et sélection de méthodes d’analyse de données et d’IA” 

Dans cette proposition de Mastère, de nature professionnelle et de modalité hybride, le programme vise à mettre à jour les professionnels de l’informatique et du marketing qui développent leurs fonctions dans les agences de publicité et de gestion stratégique et qui exigent un haut niveau de qualification dans les nouvelles technologies. Les contenus sont basés sur l’analyse de données et orientés de manière didactique pour intégrer les connaissances théoriques dans la pratique professionnelle.

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 basée sur l'Apprentissage par les Problèmes, grâce auquel le médecin devra essayer de résoudre les différentes situations de pratique professionnelle qui se présentent tout au long du cours. Pour ce faire, l’étudiant sera assisté d'un innovant système de vidéos interactives, créé par des experts reconnus.

Ce Mastère vous fournira les clés pour identifier des modèles de données complexes grâce à l’apprentissage automatique et faire des statistiques précises"

Développez vos compétences, grâce au stage en entreprise que vous effectuerez sur 3 semaines dans l’environnement Data Science"

Le contenu de ce Mastère Spécialisé Hybride en Visual Analytics et Big Data a été guidé en détail par des experts versés dans le Big Data et l’informatique. Sa contribution a permis de développer un programme complet et rigoureux qui offre toutes les garanties pour la projection de la carrière professionnelle des étudiants vers les nouvelles tendances technologiques, telles que la 5G et l’IoT. Dès le premier module, les étudiants obtiendront des informations didactiques sur les domaines des aspects normatifs des soins hospitaliers, ainsi que sur le fonctionnement des théories de l’anticipation appliquées au Visual Analytics et à la transformation numérique. Il s’agit d’une opportunité théorique et pratique unique avec laquelle le spécialiste pourra expérimenter dans un scénario déjà adapté à l’environnement commercial du futur.

Maîtriser les tendances sociales et culturelles afin de comprendre l’évolution vers la Data Society et de savoir y intervenir”

Module 1. Visual Analytics   dans le contexte social et technologique 

1.1. Les vagues technologiques dans différentes sociétés Vers une ‘Data Society’
1.2. La mondialisation Contexte géopolitique et social mondial 
1.3. Environnement VUCA Vivre toujours dans le passé 
1.4. Connaître les nouvelles technologies: 5G e IoT 
1.5. Connaître les nouvelles technologies: Cloud et Edge computing
1.6. Critical Thinking en Visual Analytics 
1.7. Les Knowmads. Nomades parmi les données 
1.8. Apprendre à Entreprendre en Visual Analytics 
1.9. Théories de l'anticipation appliquées au Visual Analytics 
1.10. Le nouvel environnement des affaires La transformation digitale

Module 2. Analyse et interprétation des données 

2.1. Introduction aux statistiques 
2.2. Mesures applicables au traitement de l'information 
2.3. Corrélation statistique 
2.4. Théorie des probabilités conditionnelles 
2.5. Variables aléatoires et distributions de probabilité 
2.6. Inférence Bayésienne 
2.7. Théorie des échantillons 
2.8. Intervalles de confiance 
2.9. Test d'hypothèse 
2.10. Analyse de régression 

Module 3. Techniques d’analyse de données et IA 

3.1. Analyse prédictive 
3.2. Techniques d'évaluation et sélection de modèles 
3.3. Techniques d'optimisation linéaire 
3.4. Simulations de Monte Carlo 
3.5. Analyse de scénarios 
3.6. Techniques de Machine Learning
3.7. Analyse web 
3.8. Techniques de Text Mining
3.9. Méthodes de traitement du langage naturel (NLP) 
3.10. Analyse de réseaux sociaux 

Module 4. Outils d'analyse des données 

4.1. Environnement R pour Data Science
4.2. Environnement Python pour Data Science
4.3. Graphiques statiques et statistiques 
4.4. Traitement de données sous différents formats et provenant de différentes sources 
4.5. Nettoyage et préparation des données 
4.6. Études exploratoires 
4.7. Arbres de décision 
4.8. Règles de classification et d'association 
4.9. Réseaux neuronaux 
4.10. Deep Learning

Module 5. Systèmes de gestion de bases de données et parallélisation des données 

5.1. Bases de données conventionnelles 
5.2. Bases de données non conventionnelles 
5.3. Cloud Computing: gestion des données distribuées 
5.4. Outils pour l'ingestion de grands volumes de données 
5.5. Types de parallélisme 
5.6. Streaming et traitement des données en temps réel 
5.7. Traitement parallèle: Hadoop 
5.8. Traitement parallèle: Spark 
5.9. Apache Kafka 

5.9.1. Introduction à Apache Kafka 
5.9.2. Architecture 
5.9.3. Structure des données 
5.9.4. APIs Kafka 
5.9.5. Cas d'utilisation 

5.10. Cloudera Impala 

Module 6. Compétences non techniques axées sur les données en matière de gestion stratégique dans le cadre de  Visual Analytics  

6.1. Profil des organisations axées sur les données
6.2. Compétences avancées en matière de gestion dans les organisations Data-Driven
6.3. Utiliser les données pour améliorer les performances de la communication stratégique
6.4. L'intelligence émotionnelle appliquée au management dansVisual Analytics l
6.5. Présentations efficaces
6.6. Améliorer les performances grâce à la gestion de la motivation
6.7. Leadership dans les organisations Data-Driven
6.8. Les talents numériques dans les organisations Data-Driven
6.9. Data-Driven Agile Organization I
6.10. Data-Driven Agile Organization II

Module 7. Gestion stratégique de projets Visual Analytics et Big Data 

7.1. Introduction à la gestion de projets stratégiques
7.2. Meilleures pratiques dans la description des processus Big Data  (PMI)
7.3. Méthodologie Kimball
7.4. Méthodologie SQuID
7.5. Introduction à la méthodologie SQuID pour aborder les projets Big Data

7.5.1. Phase I.Sources
7.5.2. Phase II. Qualité des données
7.5.3. Phase III. Questions impossibles
7.5.4. Phase IV. À la découverte
7.5.5. Meilleures pratiques  dans l'application de SQuID aux projets Big Data

7.6. Aspects juridiques du monde des données
7.7. La protection de la vie privée dans le  Big Data
7.8. La cybersécurité en Big Data
7.9. Identification et identification de grands volumes de données
7.10. Éthique des données I
7.11. Éthique des données II

Module 8. Analyse du client Application de l’intelligence des données au marketing 

8.1. Concepts de marketing Marketing stratégique 
8.2. Marketing relationnel 
8.3. Le CRM comme centre d’analyse client de l’organisation 
8.4. Technologies web 
8.5. Sources de données web 
8.6. Acquisition de données sur le web 
8.7. Outils d’extraction de données du Web 
8.8. Web sémantique 
8.9. OSINT: renseignement de source ouverte 
8.10. MasterLead ou comment améliorer la conversion en ventes grâce au Big Data 

Module 9. Visualisation interactive des données 

9.1. Introduction à l'art de rendre les données visibles
9.2. Comment faire un Storytelling avec des données?
9.3. Représentations des données
9.4. Évolutivité des représentations visuelles 
9.5. Visual Analytics  vs. Visualisation de l'information. Comprendre que ce n’est pas la même chose
9.6. Processus de Visual Analytics  (Keim)
9.7. Rapports stratégiques, opérationnels et de gestion
9.8. Types de graphiques et leur fonction
9.9. Interprétation de rapports et de graphiques Jouer le rôle de récepteur
9.10. Évaluation des systèmes de Visual Analytics 

Module 10. Outils de visualisation 

10.1. Introduction aux outils de visualisation des données
10.2. Plusieurs yeux
10.3. Graphiques Google
10.4. jQuery
10.5. Data-Driven Documents I
10.6. Data-Driven Documents II
10.7. Matlab
10.8. Tableau
10.9. SAS Visual Analytics 
10.10. Microsoft Power BI

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