Développer des compétences pour convertir les données en informations à partir desquelles des connaissances peuvent être extraites grâce à une réflexion critique" 

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 programme Certificat Avancé en Techniques, Algorithmes et Outils pour Data Science est enseigné à 100% en ligne afin de garantir qu'il est dispensé dans les paramètres des étudiants. Pour cette raison, le programme a une durée de six mois, ce qui en fait une expérience unique et stimulante pour garantir le succès des diplômés.

Évaluez les résultats de manière analytique, comprenez l'impact de la stratégie que vous avez choisie sur différents paramètres et faites-vous une réputation d'Certificat Avancé dans votre secteur"

Programme d'études

Le Certificat Avancé en Techniques, Algorithmes et Outils pour Data Science de TECH, a un programme d'études mis à jour aux demandes du marché du travail actuel, fournissant les connaissances fondamentales pour relever un défi de gestion d'un département informatique dans une entreprise.

L'ensemble du contenu du programme est destiné à renforcer les compétences théoriques et managériales des ingénieurs informaticiens intéressés par la problématique du choix d'un outil en adéquation avec les exigences de l'entreprise dans laquelle ils travaillent au quotidien.

Au cours des 450 heures de formation, l'étudiant sera capable d'analyser les données, de visualiser les assemblages et de tirer des conclusions sur le traitement nécessaire avant la modélisation et son influence sur les résultats. Il s'agit donc d'une véritable immersion de situations professionnelles réelles dans la salle de classe académique.

Par la suite, un accent particulier sera mis sur l'extraction de la valeur maximale des données afin de générer une expertise en statistiques et en procédures d'inférence. Cela vous permettra de comprendre et d'examiner les techniques de pointe en matière de nettoyage des données, de transformation, de réduction de la dimensionnalité, ainsi que de sélection des caractéristiques et des instances.

Sur la base de ce qui précède, le programme d'études sera complété par une étude complète visant à présenter la théorie des réseaux neuronaux de manière didactique et pratique, en favorisant l'intérêt des ingénieurs à connaître leur application dans un poste de direction. De cette façon, il devient un syllabus qui couvre les besoins des étudiants et les prépare à relever tout défi professionnel au niveau de l'informatique et de la gestion.

Ce Certificat Avancé se déroule sur 6 mois et est divisé en 3 modules:

Module 1. Outils de science des données
Module 2. Extraction de données. Sélection, prétraitement et transformation
Module 3. Conception et développement de systèmes intelligents

Où, quand et comment se déroule la formation? 

TECH offre la possibilité de développer ce Certificat Avancé en Techniques, Algorithmes et Outils pour Data Science entièrement en ligne. Pendant les 6 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. Outils de science des données

1.1. Science des données

1.1.1. Science des données 
1.1.2. Outils AVANCÉ pour l' Scientifique des données 

1.2. Données, informations et connaissances

1.2.1. Données, informations et connaissances 
1.2.2. Types de données 
1.2.3. Sources des données

1.3 Des données à l'information

1.3.1. Analyse des données 
1.3.2. Types d'analyse 
1.3.3. Extraction d'informations d'un dataset

1.4. Extraction d'informations par la visualisation

1.4.1. La Visualisation comme outil de Analyse 
1.4.2. Méthodes de visualisation 
1.4.3. Visualisation d'un ensemble de données

1.5. Qualité des données

1.5.1. Données de qualité 
1.5.2. Nettoyage des données 
1.5.3. Prétraitement de base des données

1.6. Dataset

1.6.1. Enrichissement du Dataset 
1.6.2. La malédiction de la dimensionnalité 
1.6.3. Modification de notre jeu de données

1.7. Déséquilibre

1.7.1. Déséquilibre des classes 
1.7.2. Techniques d'atténuation du déséquilibre 
1.7.3. Équilibrer un Dataset

1.8. Modèles non supervisés

1.8.1. Modèles supervisés 
1.8.2. Méthodes 
1.8.3. Classification avec des modèles non supervisés

1.9. Modèles supervisés

1.9.1. Modèles supervisés 
1.9.2. Méthodes 
1.9.3. Classification avec des modèles supervisés

1.10. Outils et bonnes pratiques

1.10.1. Meilleures pratiques pour un scientifique spécialiste des données 
1.10.2. Le meilleur modèle 
1.10.3. Outils utiles

Module 2. Extraction de données. Sélection, prétraitement et transformation

2.1. Inférence Statistique

2.1.1. Statistiques descriptives et inférence statistique 
2.1.2. Procédures paramétriques 
2.1.3. Procédures non paramétriques

2.2. Analyse exploratoire

2.2.1. Analyse descriptive 
2.2.2. Visualisation 
2.2.3. Préparation des données

2.3. Préparation des données

2.3.1. Intégration et nettoyage des données 
2.3.2. Normalisation des données 
2.3.3. Transformation des attributs

2.4. Valeurs manquantes

2.4.1. Traitement des valeurs manquantes 
2.4.2. Méthodes d'imputation par maximum de vraisemblance 
2.4.3. Imputation des valeurs manquantes par apprentissage automatique

2.5. Bruit dans les données

2.5.1. Classes et attributs de bruit 
2.5.2. Filtrage du bruit 
2.5.3. Effet du bruit

2.6. La malédiction de la dimensionnalité

2.6.1. Oversampling 
2.6.2. Undersampling 
2.6.3. Réduction des données multidimensionnelles

2.7. Des attributs continus aux attributs discrets

2.7.1. Données continues ou discrètes 
2.7.2. Processus de discrétisation

2.8. Les données

2.8.1. Sélection des données 
2.8.2. Perspectives et critères de sélection
2.8.3. Méthodes de sélection

2.9. Sélection d'instances

2.9.1. Méthodes de sélection des instances 
2.9.2. Sélection des prototypes 
2.9.3. Méthodes avancées pour la sélection des instances

2.10. Prétraitement des données dans les environnements Big Data

2.10.1. Big Data 
2.10.2. Prétraitement "classique" ou massif 
2.10.3. Données intelligentes

Module 3. Conception et développement de systèmes intelligents

3.1. Prétraitement des données 

3.1.1. Prétraitement des données 
3.1.2. Transformation des données 
3.1.3. Extraction de données

3.2. Apprentissage automatique

3.2.1. Apprentissage supervisé et non supervisé 
3.2.2. Apprentissage par renforcement 
3.2.3. Autres paradigmes d'apprentissage

3.3. Algorithmes de classification

3.3.1. Apprentissage automatique inductif 
3.3.2. SVM et KNN 
3.3.3. Métriques et scores pour la classification

3.4. Algorithmes de régression

3.4.1. Régression linéaire, régression logistique et modèles non linéaires 
3.4.2. Séries chronologiques 
3.4.3. Métriques et scores de régression

3.5. Algorithmes de mise en grappes

3.5.1. Techniques de regroupement hiérarchique 
3.5.2. Techniques de regroupement partitionnel 
3.5.3. Métriques et scores de Clustering

3.6. Techniques de règles d'association

3.6.1. Méthodes d'extraction de règles 
3.6.2. Métriques et scores pour les algorithmes de règles d'association

3.7. Techniques de classification avancées. Multiclassificateurs 

3.7.1. Algorithmes de Bagging 
3.7.2. Classificateur “Random Forests” 
3.7.3. “Boosting" pour les arbres de décision

3.8. Modèles graphiques probabilistes

3.8.1. Modèles probabilistes 
3.8.2. Les réseaux bayésiens. Propriétés, représentation et paramétrage 
3.8.3. Autres modèles graphiques probabilistes

3.9. Réseaux neuronaux

3.9.1. Apprentissage automatique avec les réseaux de neurones artificiels 
3.9.2. Réseaux Feedforward

3.10. Apprentissage profond

3.10.1. Réseaux Feedforward à action directe 
3.10.2. Réseaux neuronaux convolutifs et modèles de séquences 
3.10.3. Outils pour la mise en œuvre de réseaux neuronaux profonds

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