Réalisez les principales phases d'un processus de science des données: représentation graphique de l'analyse exploratoire" 

Ce cours analysera les fondements théoriques qui aident les ingénieurs en informatique à réaliser les représentations graphiques les plus appropriées lorsqu'ils utilisent la Data Science comme technique d'analyse. Pour cela, un accent particulier sera mis sur la manière correcte de représenter et d'interpréter les données pour identifier les erreurs passées ou les tactiques inefficaces afin d'anticiper l'avenir. 

L'ensemble du programme est composé d'une série d'études de cas qui soutiendront l'apprentissage des étudiants désireux de faire progresser leur carrière et de se mettre au défi d'atteindre l'excellence. Par conséquent, des exemples de nouvelles technologies de visualisation de données, comme les systèmes intelligents ou les systèmes de virtualisation de la réalité, seront disponibles.  

Tout cela sera tangible grâce à un programme 100% en ligne, qui s'adapte aux besoins quotidiens des étudiants, il suffira de disposer d'un appareil avec une connexion internet pour commencer à travailler pour un profil professionnel complet avec une projection internationale.

Établir les représentations graphiques les plus couramment utilisées dans différents domaines”

Ce certificat en Prédictibilité et Analyse de Phénomènes Stochastiques en Data Science contient le programme éducatif le plus complet et le plus à jour du marché. Les caractéristiques les plus remarquables de la formation sont: 

• 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  

Grâce au mode en ligne, vous pouvez adapter le programme à vos besoins. Choisissez le meilleur moment pour assister à un cours et poursuivre votre formation dans ce domaine d'intérêt" 

Le programme comprend, dans son corps enseignant, des professionnels du secteur qui apportent à cette formation l'expérience de leur travail, ainsi que des spécialistes reconnus de grandes sociétés 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. Cela se fera à l'aide d'un système innovant de vidéos interactives réalisées par des experts reconnus ayant une grande expérience de la formation personnelle thérapeutique.

Avec ce programme, vous serez en mesure de développer la formulation et les propriétés de base des modèles de séries temporelles univariées"

Il comprend une série d'études de cas pour vous aider à bien comprendre les modèles univariés"

Les connaissances fournies dans ce programme aideront les ingénieurs informaticiens à générer des connaissances spécialisées sur les modèles de séries chronologiques, ce qui facilitera l'analyse des phénomènes stochastiques qui se développent dans le temps et entravent le travail d'une entreprise. Pour cela, TECH a établi les objectifs généraux et spécifiques suivants.

Appliquer des modèles de régression dynamique et appliquer la méthodologie de construction de tels modèles à partir de séries observées” 

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

• Analyser les séries chronologiques 
• Développer la formulation et les propriétés de base des modèles de séries temporelles univariées 
• Examiner la méthodologie de modélisation et de prédiction des séries en temps réel 
• Déterminer les modèles univariés incluant les valeurs aberrantes 
• Appliquer des modèles de régression dynamique et appliquer la méthodologie de construction de tels modèles à partir de séries observées 
• Aborder l'analyse spectrale des séries temporelles univariées, ainsi que les aspects fondamentaux liés à l'inférence basée sur les périodogrammes et son interprétation 
• Estimer la probabilité et la tendance d'une série chronologique pour un horizon temporel donné  

Les modèles univariés vous aideront à construire un modèle simple pour l'analyse des données"