Développez les compétences nécessaires pour transformer les données en informations dont on peut extraire des connaissances et les appliquer de manière critique dans votre service"

Cet certificat avancé a pour objectif de fournir aux ingénieurs informaticiens les connaissances nécessaires à l'apprentissage des outils, des fondamentaux de la science des données et de son application pour résoudre un cas pratique. Ils seront ainsi en mesure d'analyser les données, de visualiser les ensembles et de tirer des conclusions sur le traitement nécessaire avant la modélisation et son influence sur les résultats.

Au fur et à mesure de la progression du programme, 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. Ainsi, les futurs diplômés seront en mesure 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.

Ceci sera complété par un module dédié à la promotion de la connaissance des différentes techniques d'apprentissage automatique et des algorithmes utilisés dans celles-ci, en fonction du type d'exploitation minière à mettre en œuvre. L'intérêt de ce programme et de ce programme d'études réside dans sa capacité à présenter la théorie des réseaux neuronaux et leur évolution à travers l'histoire, de manière didactique et pratique.

Tout ce qui précède est complété par un programme 100% en ligne, offrant la facilité de pouvoir l'étudier confortablement, où et quand vous le souhaitez. Vous n'aurez besoin que d'un appareil avec accès à internet pour faire avancer votre carrière Une modalité en phase avec l'actualité avec toutes les garanties pour positionner l'ingénieur dans un secteur très demandé. 

Concrétise des procédures efficaces et efficientes de traitement des données en fonction du type de problème présenté"

Ce certificat avancé en Techniques, Algorithmes et Outils pour la Data Science contient le programme académique le plus complet et le plus actuel du marché. Les principales caractéristiques sont les suivantes:

• Le développement d'études de cas présentées par des experts de en ingénierie en analyse de données
• Les contenus graphiques, schématiques et éminemment pratiques avec lesquels ils sont conçus fournissent des informations scientifiques et sanitaires essentielles à la pratique professionnelle
• Des exercices où le processus d'auto-évaluation peut être réalisé pour 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
• Il est possible d'accéder aux contenus depuis tout appareil fixe ou portable doté d'une connexion à internet

Détermine les principales caractéristiques d'un ensemble de données, sa structure, ses composants et les implications de sa distribution dans la modélisation" 

Le corps enseignant du programme englobe des spécialistes réputés dans le domaine et qui apportent à ce programme l'expérience de leur travail, ainsi que des spécialistes reconnus dans de grandes sociétés et des 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, l’étudiant sera assisté d'un innovant système de vidéos interactives, créé par des experts reconnus.  

Démontrez votre capacité à interpréter la visualisation de données pour l'analyse descriptive avec un programme qui présente des études de cas pour un apprentissage didactique"

Examinez les métriques et les scores pour quantifier la qualité des modèles, ce qui fait de vous un ingénieur informatique doté d'un esprit critique"

Effectuer une analyse préliminaire afin d'appliquer les techniques permettant d'extraire la valeur des données, nécessite un professionnel formé à tous les aspects clés de ce domaine. Ainsi, un programme a été établi qui permettra d'examiner les principales techniques de sélection, de prétraitement et de transformation avant un processus d'exploration de données. De même, elle permettra au futur diplômé de développer les compétences nécessaires pour résoudre des cas pratiques en utilisant les techniques de cette science.  

Améliorez vos compétences en matière de résolution de problèmes en évaluant les situations de manière analytique"

Objectifs généraux

• Analyser les avantages de l'application des techniques d'analyse des données dans chaque département de l'entreprise
• Développer les bases de la connaissance des besoins et des applications de chaque département
• Générer des connaissances spécialisées pour sélectionner le bon outil
• Proposer des techniques et des objectifs pour être le plus productif possible selon le département

Objectifs spécifiques

Module 1. Outils de science des données

• Développer des compétences pour convertir les données en informations dont on peut extraire des connaissances
• Déterminer les principales caractéristiques d'un dataset, sa structure, ses composants et les implications de sa distribution dans la modélisation
• Fonder la prise de décision en effectuant une analyse préalable approfondie des données
• Développer des compétences pour résoudre des études de cas en utilisant des techniques de science des donnéesétablir les outils et méthodes généraux les plus appropriés pour modéliser chaque ensemble de données en fonction du prétraitement effectué
• Évaluer les résultats de manière analytique, en comprenant l'impact de la stratégie choisie sur différents paramètres
• Démontrer une capacité critique des résultats obtenus après application de méthodes de prétraitement ou de modélisation

Module 2. Extraction de Données; Sélection, prétraitement et transformation

• Acquérir des connaissances spécialisées sur les conditions statistiques préalables à toute analyse et évaluation des données
• Développer les compétences nécessaires à l'identification, la préparation et la transformation des données
• Évaluer les différentes méthodologies présentées et identifier les avantages et les inconvénients
• Examiner les problèmes dans les environnements de données de haute dimension
• Développer l'implémentation des algorithmes utilisés pour le prétraitement des données
• Démontrer la capacité d'interpréter des visualisations de données pour une analyse descriptive
• Développer une connaissance avancée des différentes techniques de préparation des données existantes pour le nettoyage, la normalisation et la transformation des données

Module 3. Conception et développement de systèmes intelligents

• Analyser le passage de l'information à la connaissance
• Développer les différents types de techniques d'apprentissage automatique
• Examen des métriques et des scores pour quantifier la qualité des modèles
• Mettre en œuvre les différents algorithmes d'apprentissage automatique
• Identifier les modèles de raisonnement probabiliste
• Poser les bases de l'apprentissage profond
• Démontrer les compétences acquises pour comprendre les différents algorithmes d'apprentissage automatique 

Démontrer votre capacité à évaluer de manière critique les résultats obtenus après l'application de méthodes de prétraitement ou de modélisation"