L'un de nos principaux objectifs est de vous aider à développer les compétences essentielles pour l'utilisation de Visual Analytics et du Big Data dans les entreprises”

Pourquoi étudier à TECH?

TECH est la plus grande École de Commerce 100% en ligne au monde.

Il s'agit d'une École de Commerce d'élite, avec un modèle des plus hauts standards académiques. Un centre international de perfectionnement des compétences en gestion intensive et en haute performance.

TECH est une université à la pointe de la technologie, qui met toutes ses ressources à la disposition de l'étudiant pour l'aider à réussir dans son entreprise”

À TECH Université Technologique

Innovation

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.

"Microsoft Europe Success Story" pour avoir intégré dans nos programmes l'innovant système de multi-vidéos interactives.

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...

95% des étudiants de TECH finalisent leurs études avec succès.

Networking

Des professionnels de tous les pays collaborent avec TECH, ce qui vous permettra de créer un vaste réseau de contacts qui vous sera particulièrement utile pour votre avenir.

+100.000 dirigeants formés chaque année, +200 nationalités différentes.

Empowerment

L'étudiant évoluera aux côtés des meilleures entreprises et des professionnels de grand prestige et de grande influence. TECH a développé des alliances stratégiques et un précieux réseau de contacts avec les principaux acteurs économiques des 7 continents.

+500 accords de collaboration avec les meilleures entreprises

Talents

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.

Des professeurs de 20 nationalités différentes.

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

Analyse

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.

Excellence académique

TECH offre aux étudiants la meilleure méthodologie d’apprentissage en ligne. L’université combine la méthode Relearning (la méthode d’apprentissage de troisième cycle la plus reconnue au niveau international) avec l’Étude de cas. Un équilibre difficile entre tradition et avant-garde, dans le cadre d’un itinéraire académique des plus exigeants.

Économie d’échelle

TECH est la plus grande université en ligne du monde. Elle possède un portefeuille de plus de 10.000 diplômes de troisième cycle. Et dans la nouvelle économie, volume + technologie = prix de rupture. Ainsi, les études ne sont pas aussi coûteuses que dans une autre université.

À TECH, vous aurez accès aux études de cas les plus rigoureuses et les plus récentes du monde académique”

Le Mastère spécialisé en Visual Analytics et Big Data est un programme sur mesure qui est enseigné dans un format 100% en ligne afin que les étudiants puissent choisir le moment et le lieu qui conviennent le mieux à leur disponibilité, leurs horaires et leurs intérêts. Une formation qui se déroule sur 12 mois et se veut une expérience unique et stimulante qui posera les bases de votre réussite professionnelle.

Un parcours stimulant de croissance professionnelle conçu pour vous garder intéressé et motivé tout au long de la spécialisation”

Programme d'études

Le Mastère spécialisé en Visual Analytics et Big Data de TECH Université Technologique est un programme intensif qui prépare les étudiants à faire face aux défis et aux décisions commerciales dans le domaine de la Visual Analytics et Big Data .  

Le contenu du Mastère spécialisé en Visual Analytics et Big Data est conçu pour favoriser le développement de compétences permettant une prise de décision plus rigoureuse dans des environnements incertains.

Au cours des 1 500 heures de formation, les étudiants analysent une multitude de cas pratiques dans le cadre d'un travail individuel et en équipe. Il s'agit donc d'une véritable immersion dans des situations professionnelles réelles. 

Ce Mastère spécialisé traite en profondeur de l'univers de l'informatique dans le monde des affaires, et est conçu pour former des professionnels qui entiendan las Visual Analytics et Big Data d'un point de vue stratégique, international et innovant.

Un plan conçu en fonction des étudiants, axé sur leur perfectionnement professionnel et qui les prépare à atteindre l'excellence dans le domaine de la gestion et de l'administration des affaires. Un programme qui comprend vos besoins et ceux de votre entreprise grâce à un contenu innovant basé sur les dernières tendances, et soutenu par la meilleure méthodologie éducative et un corps professoral exceptionnel, qui vous donnera les compétences nécessaires pour résoudre des situations critiques de manière créative et efficace. 

Ce Mastère spécialisé est développé sur 12 mois et est divisé en 10 modules: 

Module 1. Visual Analytics dans le contexte social et technologique
Module 2. Analyse et interprétation des données
Module 3. Techniques d'analyse des données et IA
Module 4. Outils d'analyse des données
Module 5. Systèmes de gestion de bases de données et de parallélisation des données
Module 6. Data-Driven Soft Skills en gestion stratégique axées sur les Visual Analytics
Module 7. Gestion stratégique de projets de Visual Analytics et Big Data
Module 8. Analyse de la clientèle Appliquer l'intelligence des données au Marketing
Module 9. Visualisation interactive des données
Module 10. Outils de visualisation

Où, quand et comment se déroule la formation?

TECH offre la possibilité de développer ce Mastère spécialisé en Visual Analytics et Big Data 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. 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 Toujours vivre dans le passé
1.4. Apprendre à connaître les nouvelles technologies: 5G et IoT
1.5. Apprendre à 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 l'esprit d'entreprise dans Visual Analytics
1.9. Les théories de l'anticipation appliquées au Visual Analytics
1.10. Le nouvel environnement commercial Transformation numérique

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 de la probabilité conditionnelle
2.5. Variables aléatoires et distributions de probabilité
2.6. Inférence bayésienne
2.7. Théorie de l'échantillon
2.8. Intervalles de confiance
2.9. Test d'hypothèse
2.10. Analyse de régression

Module 3. Techniques d'analyse des données et IA

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

Module 4. Outils d'analyse des données

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

Module 5. Systèmes de gestion de bases de données et de 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 d'ingestion de grands volumes de données
5.5. Types de parallélisme
5.6. Traitement des données en Streaming et 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. API Kafka
5.9.5. Cas d'utilisation

5.10. Cloudera Impala

Module 6. Data-Driven Soft Skills en gestion stratégique axées sur Visual Analytics

6.1. Drive Profile for Data-Driven Organizations
6.2. Compétences avancées en matière de gestion des organisations Data-Driven
6.3. Utiliser les données pour améliorer les performances de la communication stratégique
6.4. L'intelligence émotionnelle appliquée au management dans Visual Analytics
6.5. Des présentations efficaces
6.6. Améliorer les performances par la gestion de la motivation
6.7. Leadership dans les organisations axées sur les Data-Driven
6.8. Talent Numérique 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 de Visual Analytics et Big Data

7.1. Introduction à la gestion de projet stratégique
7.2. Best Practices dans la description du processus de Big Data (PMI)
7.3. Méthodologie Kimball
7.4. Méthodologie SQuID

7.4.1. Une introduction à la méthodologie SQuID pour le traitement des Big Data
7.4.2. Phase I. Sources
7.4.3. Phase II. Data Quality
7.4.4. Phase III. Impossible Questions
7.4.5. Phase IV. Discovering
7.4.6. Best Pratices dans l'application de SQuID aux projets Big Data

7.5. Aspects juridiques du monde des données
7.6. Confidentialité dans le Big Data
7.7. Cybersécurité en Big Data
7.8. Identification et dé-identification avec de grands volumes de données
7.9. Éthique des données I
7.10. Éthique des données II

Module 8. Analyse de la clientèle Appliquer 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 de la clientèle de l'organisation
8.4. Technologies du Web
8.5. Sources de données Web
8.6. Acquisition de données sur le Web
8.7. Outils pour l'exploration de données 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. Information visualization. Comprendre que ce n'est pas la même chose
9.6. Processus d'analyse visuelle (Keim)
9.7. Rapports stratégiques, opérationnels et de gestion
9.8. Les types de graphiques et leur fonction
9.9. Interprétation des rapports et des graphiques Jouer le rôle du 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. Many Eyes
10.3. Google Charts
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

Une expérience éducative unique, clé et décisive pour stimuler votre développement professionnel"