Optimisez votre potentiel professionnel en étudiant un programme qui vous aidera à vous positionner en tant que responsable de la science des données" 

Le programme aborde la science des données d'un point de vue technique et commercial, offrant toutes les connaissances nécessaires pour extraire les connaissances cachées dans les données. Ainsi, les ingénieurs en informatique, ou ceux qui ont une carrière connexe, intéressés par ce domaine pourront analyser en détail les différents algorithmes, plateformes et outils les plus courants pour l'exploration, la visualisation, la manipulation, le traitement et l'analyse des données. Tous ces éléments, complétés par le développement de compétences commerciales, sont nécessaires pour atteindre un profil de niveau exécutif capable de prendre des décisions clés dans une entreprise. Les nouvelles connaissances pluridisciplinaires que les étudiants acquerront à l'issue du programme les aideront à se positionner en tant que Data Science Officers (DSO) dans des entreprises de toutes tailles.

De même, l'approche de l'analyse des données sous les deux angles fait de ce programme une formation actualisée et parfaite pour couvrir tous les besoins liés au traitement de l'information pour sa transformation ultérieure en un atout fondamental pour toute organisation.

Dans un premier temps, le programme abordera l'importance de l'utilisation d'un bon système d'analyse dans l'entreprise, dont chaque département peut bénéficier. En outre, des connaissances spécialisées seront développées en se concentrant sur la typologie et le cycle de vie des ressources disponibles, pour lesquelles l'étudiant sera instruit dans une connaissance de base des statistiques.

Au fur et à mesure de la progression du programme, l'étudiant sera initié aux modèles qui présentent une plus grande polyvalence et adaptabilité pour l'analyse des séries temporelles, tels que les modèles associés aux séries économiques. Vers la fin du programme, une grande variété de cas d'utilisation et de mises en œuvre de l'intelligence artificielle et de la science des données dans le monde actuel sera fournie.

Avec le programme de Mastère spécialisé, les ingénieurs informaticiens pourront se spécialiser en Data Science, ce qui en fait l'opportunité parfaite pour booster leur carrière professionnelle vers un poste de direction ou important dans le département dans lequel ils travaillent. Tout cela sera tangible grâce à un programme 100% en ligne, qui s'adapte aux besoins quotidiens des étudiants, il suffira de disposer d'un appareil avec une connexion internet pour commencer à travailler pour un profil professionnel complet avec une projection internationale. 

Si vous recherchez un programme qui vous permette d'accroître vos compétences et de vous positionner en tant que Data Science Officer, alors bienvenue, en TECH vous avez trouvé votre place" 

Ce Mastère spécialisé en Data Science Management (DSO, Data Science Officer) contient le programme éducatif le plus complet et le plus actuel du marché. Les caractéristiques les plus remarquables de la formation sont: 

• 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 pratiques 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
• La possibilité d'accéder aux contenus depuis n'importe quel appareil fixe ou portable doté d'une connexion internet

Préparez-vous à prendre des décisions à valeur scientifique et à mettre en œuvre des stratégies qui améliorent les fonctions des départements d'une entreprise" 

Le programme comprend, dans son corps enseignant, des professionnels du secteur qui apportent à cette formation l'expérience de leur travail, ainsi que des spécialistes reconnus de grandes sociétés et d'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 basée sur l'apprentissage par Problèmes. Ainsi le professionnel devra essayer de résoudre les différentes situations de pratique professionnelle qui se présentent à lui tout au long du programme académique. Il sera soutenu par un système innovant de vidéos interactives produites par des experts renommés ayant une grande expérience en Data Science Management (DSO, Data Science Officer). 

Améliorez votre carrière en déterminant la création de tableaux de bord et de KPI's en fonction du département dans lequel vous travaillez"

Développer des connaissances spécialisées liées à la gestion et à la manipulation des données pour les processus de Data Science. Vous deviendrez un DSO performant"

Dans un monde dominé par les données, il est important de connaître les principaux systèmes chargés de les générer et de les stocker en vue d'une analyse ultérieure. Ainsi, un programme a été conçu pour répondre aux exigences préparatoires des professionnels qui souhaitent se spécialiser dans les techniques les plus complètes et les plus récentes de traitement des données et d'extraction des connaissances, tant d'un point de vue théorique que pratique. Ainsi, l'ingénieur informaticien pourra faire progresser ses connaissances techniques tout en développant un profil commercial.  

Acquérir des connaissances spécialisées dans les architectures et systèmes logiciels nécessaires à l'utilisation intensive des données"

Module 1. Analytique des données dans l'organisation de l'entreprise

1.1. Analyse d'entreprise 

1.1.1. Analyse d'entreprise
1.1.2. Structure des données
1.1.3. Phases et éléments 

1.2. Analyse des données dans l'entreprise

1.2.1. Tableaux de bord et KPIs 's des départements 
1.2.2. Rapports opérationnels, tactiques et stratégiques
1.2.3. Analyse des données appliquée à chaque département

1.2.3.1. Marketing et communication
1.2.3.2. Commercial
1.2.3.3. Service à la clientèle
1.2.3.4. Achats 
1.2.3.5. Administration
1.2.3.6. RH
1.2.3.7. Production
1.2.3.8. IT

1.3. Marketing et communication

1.3.1. KPI 's à mesurer, applications et avantages
1.3.2. Systèmes de Marketing et Data Warehouse
1.3.3. Mise en œuvre d'une structure d'analyse des données dans le domaine du Marketing
1.3.4. Plan de marketing et de communication 
1.3.5. Stratégies, prévisions et gestion des campagnes

1.4. Commercial et ventes 

1.4.1. Contributions de l'analyse des données dans le domaine commercial 
1.4.2. Besoins du département de ventes
1.4.3. Études de marché 

1.5. Service à la clientèle 

1.5.1. Fidélisation 
1.5.2. Qualité personnelle et intelligence émotionnelle 
1.5.3. Satisfaction des clients

1.6. Achats

1.6.1. Analyse de données pour les études de marché
1.6.2. Analyse de données pour les études de compétences
1.6.3. Autres applications

1.7. Administration

1.7.1. Besoins du département des administration
1.7.2. Data Warehouse et analyse des risques financiers 
1.7.3. Data Warehouse et analyse des risques du crédit

1.8. Ressources humaines

1.8.1. RH et les avantages de l'analyse des données 
1.8.2. Outils d'analyse des données dans le département des RH
1.8.3. Application de l'analyse des données dans les RH 

1.9. Production  

1.9.1. Analyse des données dans un service de production
1.9.2. Applications
1.9.3. Bénéfices 

1.10. IT 

1.10.1. Département d’IT
1.10.2. Analyse des données et transformation numérique
1.10.3. Innovation et productivité

Module 2. Gestion et manipulation des données et informations pour la science 

2.1. Statistiques Variables, indices et rapports

2.1.1. Les statistiques 
2.1.2. Dimensions statistiques 
2.1.3. Variables, indices et rapports 

2.2. Typologie des données 

2.2.1. Qualitatifs 
2.2.2. Quantitatifs 
2.2.3. Caractérisation et catégories 

2.3. Connaissance des données issues des mesures

2.3.1. Mesures de centralisation 
2.3.2. Mesures de la dispersion
2.3.3. Corrélation 

2.4. Connaissance des données issues de Graphiques

2.4.1. Visualisation selon le type de données 
2.4.2. Interprétation des rapports graphiques 
2.4.3. Personnalisation des graphiques avec R 

2.5. Probabilités

2.5.1. Probabilités
2.5.2. Fonction de probabilité 
2.5.3. Distributions 

2.6. Collecte des données 

2.6.1. Méthodologie de collecte 
2.6.2. Outils de collecte 
2.6.3. Canaux de collecte 

2.7. Nettoyage des données 

2.7.1. Phases du nettoyage des données 
2.7.2. Qualité des données
2.7.3. Manipulation de données (avec R) 

2.8. Analyse des données, interprétation et et l'évaluation des résultats

2.8.1. Mesures statistiques 
2.8.2. Indices de ratios 
2.8.3. Extraction de données 

2.9. Stockage de données (Data Warehouse) 

2.9.1. Éléments  
2.9.2. Design 

2.10. Disponibilité des données 

2.10.1. Accès 
2.10.2. Utilitaire 
2.10.3. Sécurité

Module 3. Les dispositifs et plateformes IoT comme base de la science des données

3.1. Internet of things

3.1.1. Internet du futur, Internet of Things
3.1.2. Le Consortium de l'Internet industriel

3.2. Architecture de référence 

3.2.1. L'architecture de référence
3.2.2. Couches
3.2.3. Composants

3.3. Capteurs et dispositifs IoT 

3.3.1. Principaux composants
3.3.2. Capteurs et actionneurs

3.4. Communication et protocoles

3.4.1. Protocoles Modèle OSI
3.4.2. Technologie et communication

3.5. Plateformes Cloud pour l'IoT et l'IIoT 

3.5.1. Plates-formes à usage général 
3.5.2. Plateformes industrielles
3.5.3. Plates-formes à source ouverte

3.6. Gestion des données dans les plateformes IoT

3.6.1. Mécanismes de gestion des données Données ouvertes
3.6.2. Échange et visualisation de données

3.7. Sécurité IoT

3.7.1. Exigences et domaines de sécurité
3.7.2. Stratégies de sécurité IIoT

3.8. Applications IoT

3.8.1. Villes intelligentes
3.8.2. Santé et forme physique
3.8.3. Maison intelligente
3.8.4. Autres applications

3.9. Applications IoT

3.9.1. Fabrication
3.9.2. Transport
3.9.3. Énergie
3.9.4. Agriculture et élevage
3.9.5. Autres secteurs

3.10. Industrie 4.0 

3.10.1. IoRT (Internet of Robotics Things)
3.10.2. Fabrication additive 3D
3.10.3. Big data analytics  

Module 4. Représentation graphique pour l'analyse des données

4.1. Analyses exploratoires 

4.1.1. Représentation pour l'analyse des données
4.1.2. La valeur de la représentation graphique
4.1.3. Nouveaux paradigmes de la représentation graphique

4.2. Optimisation pour la science des données 

4.2.1. La gamme de couleurs et le design
4.2.2. La Gestalt dans la représentation graphique
4.2.3. Erreurs à éviter et conseils

4.3. Sources des données de base

4.3.1. Pour une représentation de qualité
4.3.2. Pour une représentation de quantité
4.3.3. Pour une représentation de temps

4.4. Sources des données de complexes

4.4.1. Fichiers, listes et bases de données 
4.4.2. Données ouvertes
4.4.3. Données générées en continu

4.5. Types de graphiques 

4.5.1. Représentations de base
4.5.2. Représentation par blocs 
4.5.3. Représentation pour l'analyse de la dispersion
4.5.4. Représentations circulaires
4.5.5. Représentations de bulles
4.5.6. Représentations géographiques 

4.6. Types de visualisation

4.6.1. Comparatif et relationnel
4.6.2. Distribution
4.6.3. Hiérarchique

4.7. Conception de rapports avec représentation graphique 

4.7.1. Application des graphiques dans les rapports de Marketing
4.7.2. Application des graphiques dans les tableaux de bord et les indicateurs clés de performance (KPI)'s
4.7.3. Application des graphiques dans les plans stratégiques
4.7.4. Autres utilisations: science, santé, affaires 

4.8. Récit graphique

4.8.1. Récit graphique
4.8.2. Évolution 
4.8.3. Utilitaire

4.9. Outils orientés vers la visualisation 

4.9.1. Outils avancés
4.9.2. Logiciel en ligne
4.9.3. Open Source

4.10. Nouvelles technologies dans la visualisation des données 

4.10.1. Systèmes de virtualisation de la réalité
4.10.2. Systèmes de et amélioration de la réalité
4.10.3. Systèmes intelligents

Module 5. Outils de science des données

5.1. Science des données

5.1.1. La science des données
5.1.2. Outils avancés pour le scientifique des données

5.2. Données, informations et connaissances

5.2.1. Données, informations et connaissances 
5.2.2. Types de données
5.2.3. Sources des données

5.3. Des données aux informations 

5.3.1. Analyse des données
5.3.2. Types d'analyses
5.3.3. Extraction d'informations d'un dataset 

5.4. Extraction d'informations par la visualisation

5.4.1. La Visualisation comme outil d’analyse
5.4.2. Méthodes de visualisation 
5.4.3. Visualisation d'un ensemble de données

5.5. Qualité des données

5.5.1. Données de qualité
5.5.2. Nettoyage des données 
5.5.3. Prétraitement de base des données

5.6. Dataset

5.6.1. Enrichissement du dataset
5.6.2. La malédiction de la dimensionnalité
5.6.3. Modification de notre jeu de données

5.7. Déséquilibre 

5.7.1. Déséquilibre des classes
5.7.2. Techniques d'atténuation des déséquilibres
5.7.3. Équilibrage d'un dataset

5.8. Modèles non supervisé 

5.8.1. Modèle non supervisé
5.8.2. Méthodes
5.8.3. Classification avec des modèles non supervisés

5.9. Modèles non supervisés

5.9.1. Modèle non supervisé
5.9.2. Méthodes
5.9.3. Classification avec des modèles supervisés

5.10. Outils et bonnes pratiques

5.10.1. Bonnes pratiques pour un scientifique des données
5.10.2. Le meilleur modèle 
5.10.3. Outils utiles

Module 6. Extraction de Données. Sélection, prétraitement et transformation

6.1. L’inférence statistique

6.1.1. Statistique descriptive vs. Inférence Statistique
6.1.2. Procédures paramétriques
6.1.3. Procédures non paramétriques

6.2. Analyses exploratoires

6.2.1. Analyse descriptive 
6.2.2. Visualisation
6.2.3. Préparation des données

6.3. Préparation des données

6.3.1. Intégration et nettoyage des données 
6.3.2. Normalisation des données
6.3.3. Transformer les attributs 

6.4. Les valeurs manquantes

6.4.1. Traitement des valeurs manquantes
6.4.2. Méthodes d'imputation par maximum de vraisemblance
6.4.3. Imputation des valeurs manquantes par apprentissage automatique

6.5. Bruit dans les données 

6.5.1. Classes et attributs de bruit
6.5.2. Filtrage du bruit 
6.5.3. Effet du bruit

6.6. La malédiction de la dimensionnalité

6.6.1. Oversampling
6.6.2. Undersampling
6.6.3. Réduction des données multidimensionnelles

6.7. Des attributs continus aux attributs discrets

6.7.1. Données continues ou discrètes
6.7.2. Processus de discrétisation

6.8. Les données 

6.8.1. Sélection des données 
6.8.2. Perspectives et critères de sélection
6.8.3. Méthodes de sélection 

6.9. Sélection d'instances

6.9.1. Méthodes de sélection des instances
6.9.2. Sélection des prototypes
6.9.3. Méthodes avancées pour la sélection des instances

6.10. Prétraitement des données dans les environnements Big Data

6.10.1. Big Data
6.10.2. Prétraitement "classique" contre pré-traitement massif
6.10.3. Smart Data 

Module 7. Prévisibilité et analyse des phénomènes stochastiques

7.1. Séries chronologiques

7.1.1. Séries chronologiques
7.1.2. Utilité et applicabilité
7.1.3. Études de cas connexes

7.2. La Série temporellese

7.2.1. Tendance saisonnière de ST
7.2.2. Variations typiques
7.2.3. Analyse des résidus

7.3. Typologies

7.3.1. Stationnaires
7.3.2. Non Stationnaires
7.3.3. Transformations et ajustements

7.4. Schémas pour les séries temporelles 

7.4.1. Schéma (modèle) additif
7.4.2. Schéma (modèle) multiplicatif
7.4.3. Procédures pour déterminer le type de modèle

7.5. Méthodes de base forecast

7.5.1. Moyenne
7.5.2. Naïve
7.5.3. Naïveté saisonnière
7.5.4. Comparaison des méthodes

7.6. Analyse des résidus 

7.6.1. Autocorrélation
7.6.2. ACF des résidus
7.6.3. Test de corrélation

7.7. Régression dans le contexte des séries chronologiques 

7.7.1. ANOVA
7.7.2. Principes fondamentaux
7.7.3. Application pratique

7.8. Modèles prédictifs de séries chronologiques

7.8.1. ARIMA
7.8.2. Lissage exponentiel 

7.9. Manipulation et analyse de séries chronologiques avec R

7.9.1. Préparation des données
7.9.2. Identification des motifs
7.9.3. Analyse du modèle
7.9.4. Pronostic

7.10. Analyse graphique combinée avec R 

7.10.1. Situations habituelles
7.10.2. Application pratique pour la résolution de problèmes simples 
7.10.3. Application pratique pour la résolution de problèmes avancés 

Module 8. Conception et développement de systèmes intelligents

8.1. Prétraitement des données

8.1.1. Prétraitement des données
8.1.2. Transformation des données 
8.1.3. Extraction de données

8.2. Apprentissage automatique

8.2.1. Apprentissage supervisé et non supervisé
8.2.2. Apprentissage par renforcement
8.2.3. Autre paradigmes d'apprentissage

8.3. Algorithmes de classification

8.3.1. Apprentissage automatique inductif
8.3.2. SVM y KNN
8.3.3. Métriques et scores pour la classification

8.4. Algorithmes de régression 

8.4.1. Régression linéaire, régression logistique et modèles non linéaires 
8.4.2. Séries temporelles 
8.4.3. Métriques et scores de régression 

8.5. Algorithmes de mise en grappes 

8.5.1. Techniques de regroupement hiérarchique 
8.5.2. Techniques de regroupement partitionnel 
8.5.3. Métriques et scores de Clustering 

8.6. Techniques de règles d'association 

8.6.1. Méthodes d'extraction de règles 
8.6.2. Métriques et scores pour les algorithmes de règles d'association 

8.7. Techniques de classification avancées Multiclassificateurs 

8.7.1. Algorithmes de Bagging 
8.7.2. Classificateur “Random Forests” 
8.7.3. “Boosting” pour les arbres de décision 

8.8. Modèles graphiques probabilistes 

8.8.1. Modèles probabilistes 
8.8.2. Réseaux bayésiens. Propriétés, représentation et paramétrage
8.8.3. Autres modèles graphiques probabilistes 

8.9. Réseaux neuronaux 

8.9.1. Apprentissage automatique avec les réseaux neuronaux artificielle 
8.9.2. Réseaux feed forward 

8.10. Apprentissage profond 

8.10.1. Réseaux feed forward profondes 
8.10.2. Réseaux neuronaux convolutifs et modèles de séquences 
8.10.3. Outils pour la mise en œuvre de réseaux neuronaux profonds

Module 9. Architectures et systèmes à forte intensité de données

9.1. Exigences non fonctionnelles. Piliers des applications de Big Data 

9.1.1. Fiabilité 
9.1.2. Adaptabilité 
9.1.3. Maintenabilité 

9.2. Modèles de données 

9.2.1. Modèle relationnel 
9.2.2. Modèle documentaire 
9.2.3. Modèle de données du réseau 

9.3. Bases de données. Gestion du stockage et de la récupération des données 

9.3.1. Indices hash 
9.3.2. Moteurs de stockage et d'extraction de données 
9.3.3. Stockage des tables de segments 

9.4. Formats d'encodage des données 

9.4.1. Formats spécifique du langage 
9.4.2. Formats standardisés 
9.4.3. Formats d'encodage binaires 
9.4.4. Flux de données interprocessus 

9.5. Réplication 

9.5.1. Objectifs de la réplication 
9.5.2. Modèles de réplication 
9.5.3. Problèmes de réplication 

9.6. Transactions distribuées 

9.6.1. Transaction
9.6.2. Protocoles pour les transactions distribuées 
9.6.3. Transactions sérialisables 

9.7. Partitionnement 

9.7.1. Formes de cloisonnement 
9.7.2. Interaction et partitionnement des index secondaires 
9.7.3. Rééquilibrage des partitions 

9.8. Traitement des données hors ligne 

9.8.1. Traitement par lots 
9.8.2. Systèmes de fichiers distribués 
9.8.3. MapReduce 

9.9. Traitement des données en temps réel 

9.9.1. Types de Broker de messages 
9.9.2. Représentation des bases de données en tant que flux de données 
9.9.3. Traitement des flux de données 

9.10. Applications commerciales pratiques 

9.10.1. Cohérence dans les lectures 
9.10.2. Approche holistique des données 
9.10.3. Mise à l'échelle d'un service distribué

Module 10. Application pratique de la science des données dans les secteurs d'activité 

10.1. Secteur sanitaire 

10.1.1. Implications de l'IA et de l'analyse des données dans le secteur sanitaire 
10.1.2. Opportunités et défis

10.2. Risques et tendances dans le secteur sanitaire 

10.2.1. Utilisation dans le secteur sanitaire 
10.2.2. Risques potentiels liés à l'utilisation de l'IA

10.3. Services financiers

10.3.1. Implications de l'IA et de l'analyse des données dans le secteur des services financiers
10.3.2. Utilisation dans les services financiers 
10.3.3. Risques potentiels liés à l'utilisation de l'IA 

10.4. Retail 

10.4.1. Implications de l'IA et de l'analyse des données dans le secteur du retail 
10.4.2. Utilisation de détail 
10.4.3. Risques potentiels liés à l'utilisation de l'IA 

10.5. Industrie 4.0

10.5.1. Implications de l'IA et de l'analyse des données dans Industrie 4.0 
10.5.2. Utilisation dans l'industrie 4.0 

10.6. Risques et tendances dans l’Industrie 4.0 

10.6.1. Risques potentiels liés à l'utilisation de l'IA 

10.7. Administration publique

10.7.1. Implications de l'IA et de l'analyse des données dans l'administration publique 
10.7.2. Utilisation dans l'administration publique 
10.7.3. Risques potentiels liés à l'utilisation de l'IA 

10.8. Éducation

10.8.1. Implications de l'IA et de l'analyse des données pour l'éducation 
10.8.2. Risques potentiels liés à l'utilisation de l'IA 

10.9. Sylviculture et agriculture

10.9.1. Implications de l'IA et de l'analyse des données pour la sylviculture et l'agriculture 
10.9.2. Utilisation dans la sylviculture et l'agriculture 
10.9.3. Risques potentiels liés à l'utilisation de l'IA 

10.10. Ressources humaines 

10.10.1. Implications de l'IA et de l'analyse des données dans la gestion des ressources humaines 
10.10.2. Applications pratiques dans le monde des affaires
10.10.3. Risques potentiels liés à l'utilisation de l'IA

Un programme conçu pour les ingénieurs informaticiens qui veulent changer de carrière et donner un coup de pouce à leur carrière professionnelle"