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"

Les objectifs de ce mastère spécialisé ont été établis sur la base de buts réalistes et nécessaires pour le professionnel du secteur. L'étudiant pourra observer progressivement son apprentissage et sa progression dans la maîtrise des contenus de sorte qu'à la fin, il aura accompli un processus complet de croissance professionnelle.

Des objectifs réalistes, réalisables et à fort impact pour votre formation professionnelle"

Objectifs généraux

• Offrir aux étudiants une immersion dans le nouveau contexte social et technologique dans lequel s'inscrivent les outils de Visual Analytics. Ce contexte de complexité et d'incertitude extrêmement élevées repose de plus en plus sur la prise de décision basée sur l'analyse et la visualisation des données
• Obtenir et améliorer la pensée critique basée sur des faits pour la prise de décisions stratégiques
• Comprendre la valeur de l'environnement en mutation et faciliter la connexion de l'étudiant avec l'esprit d'entreprise et les nouvelles knowmadas de travail 
• Analyser les données produites et tirer des conclusions à l'aide d'outils statistiques pour prendre à tout moment les décisions les plus appropriées 
• Apprendre les concepts introductifs de la statistique, le raisonnement statistique, la représentation des relations entre différentes variables, entre autres. 
• Approfondir les principes de probabilité qui sont à la base des statistiques inférentielles, ce qui permettra d'établir des conjectures contrastées (tests d'hypothèses) sur ce qu'est une population donnée
• Comprendre les sources d'information, ainsi que la valeur qu'elles apportent à la création de nouveaux modèles commerciaux innovants
• Connaître et utiliser les outils statistiques pour résoudre les problèmes dans le domaine du Big Data 
• Savoir comment la combinaison de toutes les données qui circulent sur l'internet permet de définir de nouvelles stratégies applicables à différents secteurs industriels, commerciaux, financiers, etc., dans différents domaines, tels que l'énergie, la santé, l'économie ou la communication
• Apprendre les différentes techniques d'analyse et d'exploitation des données, les techniques de visualisation et d'interaction, toutes étroitement liées au rôle du Data Scientist et à sa contribution à l'anticipation et à la vision de l'exécution des processus d'innovation qui permettent de gérer efficacement les changements dans les organisations
• Assimiler les concepts, les techniques, les méthodologies et la connaissance des langages qui vous aideront à les appliquer à l'exploitation de grands volumes de données
• Approfondir les algorithmes et techniques d'intelligence artificielle tels que les arbres de décision, les règles de classification et d'association, les réseaux neuronaux ou le Deep Learning
• Appliquer des outils de Data Mining pour résoudre des problèmes d'apprentissage, interpréter les résultats obtenus, ainsi que la capacité de concevoir un système intelligent capable d'inférer de nouvelles connaissances
• Découvrir les bases de données, qu'elles soient traditionnelles ou non, où seront stockées les données qui nécessitent d'autres types de traitement, comme les flux audio ou vidéo
• Apprendre l'importance du cloud computing pour le traitement des big data et comment ingérer toutes ces Big Data en herramientas que nos permitan obtener e inferir patrones en datos aparentemente inconexos
• Approfondir le framework Hadoop et son système de fichiers HDFS (Hadoop Distributed File System), qui fournit des systèmes et des techniques pour le stockage et le traitement distribué de grandes quantités de données
• Savoir appliquer les outils de traitement parallèle: MapReduce, conçu par Google en 2004, ou Spark, désormais sous les auspices de l' Apache Software Foundation
• Comprendre comment les plates-formes hautes performances à faible latence fonctionnent pour la manipulation en temps réel de sources de données qui doivent répondre à des demandes de service de l'ordre de la milliseconde
• Offrir à l'étudiant une vision à 360º de la gestion, en lui fournissant un équilibre entre la préparation technique et managériale
• Améliorer les compétences en matière de gestion et de leadership pour gérer avec succès des équipes et des projets
• Convertir l'étudiant en un leader résilient grâce à la gestion des émotions, des conflits et des crises, compétences fondamentales dans le contexte actuel ; mais aussi d'autres compétences orientées vers la prise de décision, la négociation et la gestion du changement seront encouragées
• Acquérir les compétences pour la gestion de projets stratégiques par l'apport des meilleures pratiques recueillies dans le cadre du PMI, de méthodologies telles que Kimball ou d'une méthodologie unique au monde: SQuID, développé par une société espagnole experte en Big Data
• Connaître les aspects juridiques relatifs à la vie privée des utilisateurs et à leur droit de protéger leurs données, aspects auxquels doit se conformer tout système qui utilise efficacement les données de tiers
• Comprendre le besoin de sécurité dans le stockage, la gestion et l'accès aux données et connaître les piliers de la sécurité de l'information: intégrité, confidentialité, disponibilité et traçabilité
• Approfondir la compréhension de l'éthique des données et des utilisations possibles dans les sociétés actuelles
• Acquérir les connaissances de base pour comprendre l'importance du marketing dans la stratégie de toute entreprise et comment l'utilisation efficace des techniques d'analyse des données contribue à la définition de stratégies plus précises pour atteindre le marché 
• Apprendre à définir avec précision le consommateur en acquérant des compétences spécifiques et à rechercher et analyser les informations nécessaires 
• Obtenir des informations à partir des données issues des recherches effectuées par les internautes, afin de définir une stratégie basée sur les réalités, c'est-à-dire les données existantes 
• Savoir différencier l'offre, ce qui donne la capacité de penser de la même manière que le consommateur, en détectant les attributs qu'il souhaite 
• Élargir le champ de vos connaissances dans l'utilisation des sources ouvertes pour les combiner avec le reste des données existantes au sein de l'organisation
• Découvrir un cas réel d'application du monde du Big Data au marketing avec MasterLead,qui fournit un outil permettant d'évaluer la probabilité qu'un lead devienne un client
• Apprendre la représentation graphique de données au moyen de statistiques, de cartes, de diagrammes ou de schémas dans le but de rendre les données visibles pour un public donné, mais surtout de faire ressortir les informations pertinentes cachées dans l'ensemble de données sélectionné
• Être capable de faire un storytelling avec des données pour comprendre comment représenter les données et leurs représentations visuelles
• Comprendre le processus d'analyse visuelle de Keim, qui montre comment appliquer les techniques d'analyse visuelle au monde des affaires
• Comprendre les différents types de rapports: stratégiques, opérationnels et de gestion, ainsi que les types de graphiques et leur fonction
• Apprendre à utiliser l'outil Many Eyes d'IBM qui permet de créer différents types de visualisations de données telles que des infographies, des cartes, des visualisations du nombre de mots, des diagrammes à barres, etc
• Acquérir des compétences dans trois bibliothèques populaires telles que Google Charts, les plug-ins JQuery pour les visualisations et Data-Driven Organisations, également connu sous le nom de D3, l'une des bibliothèques les plus puissantes actuellement sur le marché
• Connaître en profondeur une autre série d'outils largement utilisés dans différents secteurs, tels que Matlab, Tableau, SAS Visual Analytics ou Power BI de Microsoft, où vous serez en mesure d'expliquer l'histoire d'un ensemble de données par des visualisations

Objectifs spécifiques

Module 1. Visual Analytics dans le contexte social et technologique

• Comprendre la nouvelle dynamique sociale, économique et commerciale mondiale 
• Comprendre la valeur des nouveaux environnements comme une opportunité pour l'esprit d'entreprise 
• Développer la capacité d'analyser des environnements changeants 
• Identifier et se concentrer sur les nouveaux scénarios et leurs opportunités 
• Développer la pensée analytique et critique pour la prise de décisions stratégiques 
• Comprendre les nouveaux profils dans le contexte actuel afin de définir des stratégies adaptées pour eux 
• Générer une valeur différentielle dans notre capacité de décision 
• Comprendre le nouvel environnement commercial afin d'être en mesure d'aborder les processus de transformation dans l'organisation 

Module 2. Analyse et interprétation des données

• Connaître les différentes théories d'analyse et d'interprétation des données 
• Identifier les descripteurs les plus courants pour un ensemble de données 
• Comprendre et évaluer l'applicabilité de différents descripteurs à un ensemble de données existantes 
• Connaître les tests d'hypothèse et leur applicabilité dans le monde de l'analyse des données
• Apprendre à interpréter les différentes techniques de régression existantes 

Module 3. Techniques d’analyse des données

• Connaître les différentes techniques d'analyse des données 
• Concevoir la stratégie conjointe des techniques statistiques et de l'intelligence artificielle pour le développement de systèmes descriptifs et prédictifs appliqués à la réalité d'un ensemble de données 
• Comprendre le fonctionnement et les caractéristiques des techniques courantes de traitement des données de masse
• Identifier les techniques orientées vers l'analyse statistique, l'intelligence artificielle et le traitement des données massives

Module 4. Outils d’analyse des données

• Connaître les environnements les plus utilisés par les data scientist 
• Savoir traiter des données de différents formats provenant de différentes sources
• Apprendre la nécessité de garantir la véracité des données comme une phase préalable à leur traitement 
• Identifier les nouvelles technologies en tant qu'outils pédagogiques dans la communication de différentes réalités commerciales
• Connaître les dernières tendances en matière de création d'entités intelligentes basées sur le Deep learning et les réseaux neuronaux 

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

• Connaître les techniques d'intelligence artificielle applicables au traitement massivement parallélisé de données sur un ensemble donné de données et selon des exigences préalablement définies
• Savoir gérer de grands volumes de données de manière distribuée
• Comprendre le fonctionnement et les caractéristiques des techniques courantes de traitement des données de masse
• Identifier les outils commerciaux et à logiciel libre pour l'analyse statistique, l'intelligence artificielle et le traitement des données massives

Module 6. Data-driven soft skills en matière de gestion stratégique dans le domaine de la Visual Analytics

• Connaître et développer le profil d'entraînement appliqué aux environnements de données massives
• Comprendre ce qu'ils sont et pourquoi les compétences avancées en gestion créent une valeur différentielle pour le scientifique des données 
• Développer des techniques de communication et de présentation stratégiques 
• Comprendre le rôle de l'intelligence émotionnelle dans le contexte de Visual Analytics 
• Identifier les concepts clés de la gestion des équipes Agile 
• Développer et responsabiliser les talents numériques dans les organisations axées sur les données 
• Développer les compétences en gestion des émotions comme la clé des organisations axées sur la performance 

Module 7. Direction stratégique des des projets du Visual Analytics et Big Data

• Découvrir les meilleures pratiques du PMI appliquées au monde du Big Data 
• Apprendre la méthodologie Kimbal 
• Connaître la méthodologie SQuID et son applicabilité dans le développement de projets avec de grands volumes de données 
• Identifier les aspects juridiques de l'application relatifs à la saisie, au stockage et à l'utilisation des données des utilisateurs
• Savoir comment assurer la protection de la vie privée dans le domaine du Big Data 
• Anticiper les risques et les avantages éthiques dérivés de l'application des techniques de big data qui peuvent se présenter dans une situation réelle 

Module 8. Analyse de la clientèle Appliquer l'Intelligence des données au Marketing

• Connaître les différents types de Marketing et la manière dont ils sont appliqués dans les organisations et leur influence sur la stratégie commerciale
• Être capable de concevoir un système central d'intelligence (CRM) pour l'aide à la décision, basé sur l'analyse et la visualisation des données et axé sur le contexte propre à l'entreprise
• Fournir une introduction au web en tant que source massive de données réelles basées sur les recherches des utilisateurs et pouvant être utilisées dans la prise de décision
• Analyser les technologies sous-jacentes aux différents systèmes web 
• Développer des solutions de renseignement en source ouverte, en exploitant les sources de données disponibles
• Connaître l'application des données pour améliorer le marketing et les ventes dans les organisations commerciales 

Module 9. Visualisation interactive des données

• Comprendre comment les modèles trouvés dans un ensemble de données peuvent être rendus visibles pour générer une interprétation commune de la réalité sous-jacente 
• Comprendre l'évolutivité des représentations individuelles 
• Comprendre la différence entre la Visual Analytics et la visualisation de l'information 
• Pour comprendre le processus d'analyse visuelle de Keim 
• Évaluer les différentes méthodes de visualisation des données applicables en fonction de l'information à véhiculer

Module 10. Outils de visualisation

• Savoir générer des diagrammes à partir d'un ensemble de données qui représentent visuellement la situation choisie
• Être capable de combiner les différentes techniques étudiées pour concevoir des visualisations originales
• Savoir comment, à partir d'une conception et d'un ensemble de données antérieures, une visualisation peut être mise en œuvre pour répondre aux exigences définies
• Identifier les besoins en matière de convivialité et d'interactivité d'une méthode de visualisation des données et être capable de développer une nouvelle version de la visualisation qui améliore ces aspects
• Concevoir un système qui combine des techniques de saisie et de stockage des données, ainsi que d'analyse et de visualisation des données, pour représenter les modèles existants dans cet ensemble de données

Un parcours stimulant de croissance professionnelle conçu pour vous maintenir intéressé et motivé tout au long de la formation"