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L'université offre un modèle d'apprentissage en ligne qui combine les dernières technologies éducatives avec la plus grande rigueur pédagogique. Une méthode unique, mondialement reconnue, qui vous procurera les clés afin d'être en mesure d'évoluer dans un monde en constante mutation, où l'innovation doit être le principale défi de tout entrepreneur.

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Les plus hautes exigences

Les critères d'admission pour TECH ne sont pas économiques. Il ne faut pas faire un grand investissement pour étudier dans cette université. Cependant, pour obtenir un diplôme de TECH, les limites de l'intelligence et des capacités de l'étudiant seront testées. Les normes académiques de cette institution sont très élevées...  

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Ce programme est une proposition unique visant à faire ressortir le talent de l'étudiant dans le domaine des affaires. C'est l'occasion de faire connaître leurs préoccupations et leur vision de l'entreprise. 

TECH aide les étudiants à montrer leur talent au monde entier à la fin de ce programme. 

Contexte Multiculturel

Les étudiants qui étudient à TECH bénéficieront d'une expérience unique. Vous étudierez dans un contexte multiculturel. Grâce à un programme à vision globale, vous découvrirez différentes manières de travailler dans différentes parties du monde. Vous serez ainsi en mesure de sélectionner ce qui convient le mieux à votre idée d'entreprise. 

Nous comptons plus de 200 nationalités différentes parmi nos étudiants.  

Apprenez  auprès des meilleurs

L'équipe d'enseignants de TECH explique en classe ce qui les a conduits au succès dans leurs entreprises, en travaillant dans un contexte réel, vivant et dynamique. Des enseignants qui s'engagent pleinement à offrir une spécialisation de qualité permettant aux étudiants de progresser dans leur carrière et de se distinguer dans le monde des affaires. 

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TECH recherche l'excellence et, à cette fin, elle possède une série de caractéristiques qui en font une université unique:  

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TECH explore le côté critique de l'apprenant, sa capacité à remettre les choses en question, ses aptitudes à résoudre les problèmes et ses compétences interpersonnelles.  

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Le programme de ce programme couvre les connaissances nécessaires pour travailler en tant que Data Science Officer: de l'analyse des données dans l'entreprise, aux architectures et systèmes pour une utilisation intensive des données, entre autres questions. Tout cela, d'un point de vue pratique, avec un contenu présenté en format multimédia et 100% en ligne. Il est ainsi plus facile de consolider les connaissances et de rendre l'étude compatible avec d'autres tâches quotidiennes. 

TECH vous propose un modèle académique basé sur un contenu de haute qualité, présenté en format multimédia et 100% en ligne. Un système qui répond aux besoins du manager d'aujourd'hui et qui brise les bases de l'enseignement universitaire en ligne" 

Programme d'études

La croissance des entreprises s'accompagne d'un besoin de gérer efficacement les données. Pour ce faire, elles doivent compter dans leurs rangs un Data Science Officer, un profil polyvalent capable non seulement de gérer les aspects techniques de la gestion des données, mais aussi les questions économiques et de gestion des ressources dans l'organisation. Plus précisément, le CTO doit être chargé d'établir des politiques et des procédures pour la gestion des données, en travaillant de manière transversale avec le reste des départements de l'entreprise pour obtenir, préparer, organiser, protéger et analyser les données, afin qu'elles puissent être utilisées pour améliorer tous les domaines de l'entreprise. 

Pour cette raison, et en tenant compte des besoins du marché du travail actuel, TECH lance ce programme où les différents algorithmes, les plateformes et les outils les plus récents pour l'exploration, la visualisation, la manipulation, le traitement et l'analyse des données seront explorés en profondeur, complétés, en outre, par la vision commerciale nécessaire à leur valeur en tant qu'élément clé de la prise de décision. 

L'ensemble du contenu du programme est conçu pour améliorer les compétences techniques spécifiques des professionnels intéressés par les problèmes liés à l'analyse des données et leur transformation ultérieure en connaissances. 

En outre, et tout au long des 1.500 heures de formation, les étudiants analyseront différents cas pratiques dans le cadre d'un travail individuel et en équipe. Il s'agit donc d'une immersion authentique dans des situations d'affaires réelles intégrées dans le processus académique 
en ligne.  

Ce Executive Mastère se déroule sur 12 mois et est divisé en 10 modules:

Module 1. L'analyse des données dans l'organisation de l'entreprise
Module 2. Gestion des données et des informations, manipulation des données et informations pour la science des données
Module 3. Dispositifs et plateformes IoT comme base de la science des données
Module 4. Représentation graphique pour l'analyse des données
Module 5. Outils de science des données
Module 6. Extraction de données. Sélection, prétraitement et transformation
Module 7. Prévisibilité et analyse des phénomènes stochastiques
Module 8. Conception et développement de systèmes intelligents
Module 9. Architectures et systèmes à forte intensité de données
Module 10. Application pratique de la science des données dans les secteurs d'activité

Où, quand et comment se déroule la formation?

TECH offre la possibilité de développer ce Executive Mastère en Data Science Management (DSO, Data Science Officer) entièrement en ligne. Pendant les 12 mois de spécialisation, l'étudiant pourra accéder à tout moment à l'ensemble des contenus de ce programme, ce qui vous permettra de gérer vous-même votre temps d'étude.

Module 1. L'analyse 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. L'analyse des données dans l'entreprise

1.2.1. Tableaux de bord et indicateurs clés de performance par département 
1.2.2. Rapports opérationnels, tactiques et stratégiques 
1.2.3. L'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 à mesurer, applications et avantages 
1.3.2. Systèmes de marketing et Data Warehouse 
1.3.3. Mise en place 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 des 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 la recherche concurrentielle 
1.6.3. Autres applications

1.7. Administration 

1.7.1. Besoins dans le département de l'administration 
1.7.2. Data Warehouse analyse des risques financiers 
1.7.3. Data Warehouse  et analyse du risque de crédit

1.8. Ressources humaines

1.8.1. RH et 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 informatique 
1.10.2. Analyse des données et transformation numérique  
1.10.3. Innovation et productivité

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

2.1. Statistiques Variables, indices et ratios

2.1.1. Statistiques  
2.1.2. Dimensions statistiques  
2.1.3. Variables, indices et ratios

2.2. Typologie des données 

2.2.1. Qualitatif  
2.2.2. Quantitatif  
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. Corrélations 

2.4. Connaissance des données à partir de graphiques 

2.4.1. Visualisation selon le type de données  
2.4.2. Interprétation de l'information graphique  
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. Entrepôt 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. Communications et protocoles 

3.4.1. Protocoles Modele osi 
3.4.2. Technologie de communication

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

3.5.1. Plateformes 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 de sécurité 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 IIoT

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 (Internetof Robotics Things) 
3.10.2. Fabrication additive 3D 
3.10.3. Analyse des données massives

Module 4. Représentation graphique pour l'analyse des données

4.1. Analyse exploratoire 

4.1.1. Représentation pour l'analyse de l'information 
4.1.2. La Valeurs de la Représentation graphique 
4.1.3. Nouveaux paradigmes de la représentation graphique

4.2. Optimisation pour la science des données

4.2.1. Gamme de couleurs et 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 la représentation des quantités 
4.3.3. Pour la représentation du temps

4.4. Sources des données complexes

4.4.1. Fichiers, listes et bases de données 
4.4.2. Données ouvertes 
4.4.3. Données de génération continue

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 KPI’s 
4.7.3. Application des graphiques dans les plans stratégiques 
4.7.4. Autres utilisations: science, santé, affaires

4.8. Narration 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. Software en ligne 
4.9.3. Open Source

4.10. Les nouvelles technologies dans les la visualisation de données 

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

Module 5. Outils de science des données

5.1. Science des données

5.1.1. Science des données 
5.1.2. Outils avancés pour le scientifique spécialiste 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 à l'information

5.3.1. Analyse des données 
5.3.2. Types d'analyse 
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 du déséquilibre 
5.7.3. Équilibrer un Dataset

5.8. Modèles non supervisés

5.8.1. Modèles supervisés 
5.8.2. Méthodes 
5.8.3. Classification avec des modèles non supervisés

5.9. Modèles supervisés

5.9.1. Modèles supervisés 
5.9.2. Méthodes 
5.9.3. Classification avec des modèles supervisés

5.10. Outils et bonnes pratiques

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

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

6.1. Inférence Statistique

6.1.1. Statistiques descriptives et inférence statistique 
6.1.2. Procédures paramétriques 
6.1.3. Procédures non paramétriques

6.2. Analyse exploratoire

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. Transformation des attributs

6.4. 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" ou massif 
6.10.3. Données intelligentes

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. Les séries temporelles

7.2.1. Tendance Saisonnalité de ST 
7.2.2. Variations typiques 
7.2.3. Analyse résiduelle

7.3. Typologies

7.3.1. Stationnaire 
7.3.2. Non-stationnaire 
7.3.3. Transformations et ajustements

7.4. Schémas pour les séries temporelles

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

7.5. Méthodes de prévision de Forecast

7.5.1. Médias 
7.5.2. Naive 
7.5.3. Naive saisonnier 
7.5.4. Comparaison des méthodes

7.6. Analyse résiduelle

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

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 temporelles 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 typiques 
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. Autres paradigmes d'apprentissage

8.3. Algorithmes de classification

8.3.1. Apprentissage automatique inductif 
8.3.2. SVM et 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 chronologiques 
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. Les 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 de neurones artificiels 
8.9.2. Réseaux Feedforward

8.10. Apprentissage profond

8.10.1. Réseaux Feedforward  à action directe 
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 big data

9.1.1. Fiabilité 
9.1.2. Adaptation 
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. Index de hachage  
9.3.2. Stockage structuré des Log 
9.3.3. Stockage des tables de segments

9.4. Formats de codage des données

9.4.1. Formats spécifiques à une langue 
9.4.2. Formats standardisés 
9.4.3. Formats d'encodage binaire 
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. Partitionnement des formulaires 
9.7.2. Interaction de l'index secondaire et du partitionnement 
9.7.3. Rééquilibrage des partitions

9.8. Traitement des données offline

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. Traitement des Broker en temps réel 
9.9.2. Types d'agents de messages 
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 l'analyse des données sont abordées dans le secteur de la santé 
10.1.2. Opportunités et défis 

10.2. Risques et tendances dans le secteur de la santé  

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

10.3. Services financiers

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

10.4. Vente au détail

10.4.1. Implications de l'IA l'analyse des données sont abordées dans le secteur du  Retail 
10.4.2. Utilisation pendant la Vente au 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 l'analyse des données sont abordées dans Industrie 4.0 
10.5.2. Utilisation dans l'industrie 4.0

10.6. Risques et tendances dans le 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 l'analyse des données sont abordées 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 l'analyse des données sont abordées dans l’éducation 
10.8.2. Risques potentiels liés à l'utilisation de l'IA

10.9. Forêts 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 l'analyse des données sont abordées en 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

Il dispose d'un programme unique, essentiel et décisif pour favoriser le développement professionnel dont vous avez besoin pour devenir un leader"