Diplôme universitaire
La plus grande faculté d’informatique au monde”
Présentation
Formez-vous sous la direction des meilleurs enseignants, avec le système éducatif le plus innovant et la sécurité et la solvabilité de TECH Université Technologique"
Au fil des années, le Big Data est devenu indissociable de nos vies. La majorité de la population utilise des appareils électroniques ou des technologies qui collectent constamment des données. Cette information est d'une grande valeur pour les entreprises car elle leur permet d'utiliser ces rapports pour améliorer, par exemple, le processus de création de nouveaux produits ou la résolution d'éventuelles déficiences commerciales.
Aujourd'hui, la collecte et le stockage des milliers de milliards de données produites chaque jour se sont considérablement améliorés. Cependant, la capacité des êtres humains à analyser ces informations présente des lacunes importantes et, par conséquent, ils ont besoin d'outils ou de méthodes automatiques pour faciliter cette tâche.
L'utilisation des techniques de Visual Analytics permet d'améliorer la prise de décision en combinant les connaissances humaines avec l'énorme capacité de traitement et de stockage des données des ordinateurs afin de trouver des solutions à des problèmes complexes.
En réponse au besoin croissant de professionnels spécialisés dans l'analyse visuelle et le Big Data, ce programme prestigieux a été créé pour fournir aux participants une vision stratégique de l'application des nouvelles technologies d'analyse de données au monde des affaires, pour le développement de services innovants basés sur les informations analysées.
Tout au long de ces mois de formation, l'étudiant obtiendra un aperçu complet des derniers développements en matière d'analyse de données qui le conduira à travers le parcours éducatif le plus intensif, pour le préparer au profil de star du moment, plongeant dans des domaines d'étude en plein essor tels que:
- Techniques d’analyse des données
- Capture et Stockage de l'information
- Techniques de Intelligence artificielle
- Ingénierie du traitement des données massivement parallèles
- Techniques et outils de visualisation
Une occasion unique de vous spécialiser dans un secteur en pleine croissance et de vous distinguer en tant que professionnel accompli.
Appliquer les dernières techniques en Visual Analytics dans le travail sur les données, en tirant parti de l'énorme capacité qui résulte de la combinaison des connaissances humaines et de la puissance de stockage des ordinateurs"
Ce Mastère spécialisé en Visual Analytics et Big Data contient le programme académique le plus complet et le plus actuel du marché. Les principales caractéristiques sont les suivantes:
- Le développement de cas pratiques présentés par des experts
- Le contenu graphique, schématique et éminemment pratique du programme fournit des informations scientifiques et pratiques sur les disciplines essentielles à la pratique professionnelle
- Exercices pratiques permettant de réaliser le processus d'auto-évaluation afin d'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
Vous disposerez de matériels et de ressources pédagogiques innovants qui faciliteront le processus d'apprentissage et la rétention des contenus appris pendant une période plus longue"
Son corps enseignant comprend des professionnels du secteur qui apportent l'expérience de leur travail à cette formation, ainsi que des spécialistes reconnus issus de grandes entreprises 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 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, le médecin sera assisté d'un innovant système de vidéos interactives, créé par des experts reconnus dans le domaine et possédant une grande expérience.
Une formation très complète, créée avec un objectif de qualité totale visant à amener nos étudiants au plus haut niveau de compétence"
Une mise à jour complète qui vous permettra d'acquérir les compétences professionnelles d'un spécialiste de l'analyse des données"
Programme
Le programme du Mastère spécialisé est conçu comme un parcours complet de toutes les connaissances nécessaires pour comprendre et assumer les méthodes de travail dans ce domaine. Avec une approche axée sur l'application pratique qui vous permettra d'évoluer en tant que professionnel dès votre première formation.
Un programme complet axé sur l'acquisition de connaissances et leur conversion en compétences réelles, créé pour vous propulser vers l'excellence”
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. Se familiariser avec les nouvelles technologies: 5G e IoT
1.5. Se familiariser avec les nouvelles technologies: Cloud et Edge Computing
1.6. Critical Thinking en Visual Analytics
1.7. Les Know-mads. Nomades parmi les données
1.8. Apprendre à devenir un entrepreneur dans le domaine de l‘analyse visuelle
1.9. Théories de l‘anticipation appliquées à la Visual Analytics
1.10. Le nouvel environnement commercial. La 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 Bayésiennet
2.7. Théorie de l‘échantillon
2.8. Intervalles de confiance
2.9. Test d‘hypothèse
2.10. Analyse de la régression
Module 3. Techniques d’analyse des données
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 scénarios
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
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 conventionnels
5.2. Bases de données non conventionnelles
5.3. Cloud Computing: gestion des données réparties
5.4. Outils pour l‘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. APIs Kafka
5.9.5. Cas d‘utilisation
5.10. Cloudera Impala
Module 6. Data-driven soft skills en matière de gestion stratégique dans le domaine de la Visual Analytics
6.1. Drive Profile for Data-Driven Organizations
6.2. Compétences avancées en matière de gestion des organisations axées sur Data-driven
6.3. Utiliser les données pour améliorer les performances de la communication stratégique
6.4. L‘intelligence émotionnelle appliquée au management dans le domaine de la Visual Analytics
6.5. Présentations efficaces
6.6. Améliorer les performances par la gestion de la motivation
6.7. Leadership dans les organisations Data-Driven
6.8. Talents numériques dans les organisations Data-driven
6.9. Data-Driven Agile Organization I
6.10. Data-Driven Agile Organization II
Module 7. Direction stratégique des des projets du Visual Analytics et Big Data
7.1. Introduction à la gestion de projets stratégiques
7.2. Best Practices en la descripción de procesos de 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. Data Quality
7.5.3. Phase III. Impossible questions
7.5.4. Phase IV. Discovering
7.5.5. Best Pratices dans l‘application de SQuID aux projets Big Data
7.6. Aspects juridiques du monde des données
7.7. Privacité en Big Data
7.8. Cybersécurité en Big Data
7.9. Identification et repérage avec de grands volumes de données
7.10. Éthique des données I
7.11. Éthique des données II
Module 8. Analyse de la clientèle Appliquer l‘intelligence des données au Marketing
8.1. Concept du marketing Marketing stratégique
8.2. Marketing relationnel
8.3. Le CRM comme centre de l‘organisation pour l‘analyse de la clientèle
8.4. Technologies du Web
8.5. Sources des données du Web
8.6. Acquisitions des données du Web
8.7. Outils pour l‘exploration de données sur le web
8.8. Web sémantique
8.9. OSINT: Renseignement de source ouverte
8.10. Master Lead ou comment améliorer la conversion en ventes à l‘aide du 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. Représentation 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. 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
Saisissez l'opportunité d'apprendre les dernières avancées dans ce domaine et de les appliquer à votre pratique quotidienne"
Mastère Spécialisé en Visual Analytics et Big Data
En tenant compte du fait que le volume de données augmente rapidement, en raison de l'amélioration des systèmes de collecte et de stockage des données, chez TECH Université Technologique, nous avons créé ce programme axé sur l'analyse de ce type d'informations. Basé sur l'approche des transformations numériques dans le contexte géopolitique et social de la mondialisation, le programme d'études déploie des contenus relatifs à la gestion des bases de données et des systèmes de parallélisation, à la gestion stratégique des projets dans ce domaine et à l'application des méthodes au marketing. Sur un autre plan, les techniques d'observation, de comparaison et d'interprétation (évaluation et sélection de modèles, optimisation linéaire, analyse de scénarios, Machine Learning, Text Mining, NLP) et leurs outils respectifs (environnement Data Science R et Python, graphes statiques/statistiques, arbres de décision, règles de classification et d'association, réseaux neuronaux et Deep Learning) sont abordés. En conséquence, des axes thématiques dédiés à la visualisation interactive de l'information sont présentés. A l'issue de ce Certificat complet, nos étudiants développeront les compétences nécessaires pour performer intégralement dans ce domaine.
Diplôme de troisième cycle en analyse visuelle et Big Data
Ce Diplôme de troisième cycle de TECH est une opportunité intéressante de se spécialiser dans l'application de visions stratégiques qui favorisent la compréhension des informations collectées par les organisations. Grâce aux connaissances acquises au cours de l'année que dure la formation, les professionnels seront en mesure de concevoir des systèmes qui, simultanément, capturent, recueillent, analysent et représentent visuellement les données afin de produire des rapports explicatifs qui montrent les modèles existants dans l'ensemble sélectionné. En maîtrisant les critères d'utilisabilité et d'interactivité, vous deviendrez un expert en Big Data qui permettra aux secteurs pour lesquels vous travaillez de connaître les opportunités de services afin d'élargir leur champ d'action. En outre, grâce à la méthodologie situationnelle et à l'apprentissage par problèmes, ils seront préparés à relever les défis imposés par les changements numériques, en offrant des services qui facilitent la recherche de solutions à des problèmes complexes. Ainsi, le diplômé du Mastère Spécialisé en Visual Analytics et Big Data se caractérisera comme un informaticien compétent, capable d'anticiper les risques et les avantages liés à la manipulation de grands volumes de données.