Optimisez votre potentiel professionnel en étudiant un programme qui vous aidera à vous positionner en tant que responsable de la science des données" 

Le programme aborde la science des données d'un point de vue technique et commercial, offrant toutes les connaissances nécessaires pour extraire les connaissances cachées dans les données. Ainsi, les ingénieurs en informatique, ou ceux qui ont une carrière connexe, intéressés par ce domaine pourront analyser en détail les différents algorithmes, plateformes et outils les plus courants pour l'exploration, la visualisation, la manipulation, le traitement et l'analyse des données. Tous ces éléments, complétés par le développement de compétences commerciales, sont nécessaires pour atteindre un profil de niveau exécutif capable de prendre des décisions clés dans une entreprise. Les nouvelles connaissances pluridisciplinaires que les étudiants acquerront à l'issue du programme les aideront à se positionner en tant que Data Science Officers (DSO) dans des entreprises de toutes tailles.

De même, l'approche de l'analyse des données sous les deux angles fait de ce programme une formation actualisée et parfaite pour couvrir tous les besoins liés au traitement de l'information pour sa transformation ultérieure en un atout fondamental pour toute organisation.

Dans un premier temps, le programme abordera l'importance de l'utilisation d'un bon système d'analyse dans l'entreprise, dont chaque département peut bénéficier. En outre, des connaissances spécialisées seront développées en se concentrant sur la typologie et le cycle de vie des ressources disponibles, pour lesquelles l'étudiant sera instruit dans une connaissance de base des statistiques.

Au fur et à mesure de la progression du programme, l'étudiant sera initié aux modèles qui présentent une plus grande polyvalence et adaptabilité pour l'analyse des séries temporelles, tels que les modèles associés aux séries économiques. Vers la fin du programme, une grande variété de cas d'utilisation et de mises en œuvre de l'intelligence artificielle et de la science des données dans le monde actuel sera fournie.

Avec le programme de mastère spécialisé, les ingénieurs informaticiens pourront se spécialiser en Data Science, ce qui en fait l'opportunité parfaite pour booster leur carrière professionnelle vers un poste de direction ou important dans le département dans lequel ils travaillent. 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. 

Si vous recherchez un programme qui vous permette d'accroître vos compétences et de vous positionner en tant que Data Science Officer, alors bienvenue, en TECH vous avez trouvé votre place" 

Ce mastère spécialisé en Data Science Management (DSO, Data Science Officer) contient le programme éducatif le plus complet et le plus actuel 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 pratiques 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
• La possibilité d'accéder aux contenus depuis n'importe quel appareil fixe ou portable doté d'une connexion internet

Préparez-vous à prendre des décisions à valeur scientifique et à mettre en œuvre des stratégies qui améliorent les fonctions des départements d'une entreprise" 

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 basée sur l'apprentissage par Problèmes. Ainsi le professionnel devra essayer de résoudre les différentes situations de pratique professionnelle qui se présentent à lui tout au long du programme académique. Il sera soutenu par un système innovant de vidéos interactives produites par des experts renommés ayant une grande expérience en Data Science Management (DSO, Data Science Officer). 

Améliorez votre carrière en déterminant la création de tableaux de bord et de KPI's en fonction du département dans lequel vous travaillez"

Développer des connaissances spécialisées liées à la gestion et à la manipulation des données pour les processus de Data Science. Vous deviendrez un DSO performant"

À une époque où les données sont omniprésentes, il est important de comprendre toutes les implications technologiques de l'émergence de ces nouveaux systèmes. C'est pourquoi les ingénieurs informaticiens désireux d'accéder à des postes de gestion professionnelle de haut niveau doivent posséder toutes les connaissances appropriées pour optimiser le traitement des données, non seulement d'un point de vue technique mais aussi d'un point de vue commercial. Dans cette optique, TECH a conçu un programme axé sur l'étude des différentes techniques, technologies et phases nécessaires à l'analyse des données et à l'extraction de connaissances et de valeur, à partir d'une vision disruptive, complète et actualisée.

Votre avenir commence ici. Formez-vous en tant que spécialiste de l'analyse des données et positionnez-vous en tant que cadre supérieur"

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. Analytique des données dans l'organisation de l'entreprise

• Développer des compétences analytiques pour prendre des décisions de qualité
• Examiner les campagnes de marketing et de communication efficaces
• Déterminer la création de tableaux de bord et d'indicateurs clés de performance (KPI) pour le département
• Générer des connaissances spécialisées pour développer des analyses prédictives
• Proposer des plans d'affaires et de fidélisation sur la base d'études de marché
• Développer la capacité d'écouter le client
• Appliquer des connaissances statistiques, quantitatives et techniques dans des situations réelles 

Module 2. Gestion et manipulation des données et informations pour la science

• Effectuer une analyse des données 
• Unifier des données diverses: assurer la cohérence des informations 
• Produire des informations pertinentes et efficaces pour la prise de décision 
• Déterminer les meilleures pratiques pour la gestion de données en fonction de leur typologie et de leurs utilisations 
• Développer des politiques d'accès et de réutilisation des données 
• Assurer la sécurité et la disponibilité, l'intégrité et la confidentialité des informations 
• Examiner les outils de gestion des données langages de programmation  

Module 3. Les dispositifs et plateformes IoT comme base de la science des données

• Identifier ce qu'est l'IoT (Internet of Things) et l'IIoT (Industrial Internet of Things) 
• Examiner le Consortium de l'Internet industriel 
• Analyser ce qu'est l'architecture de référence de l'IoT
• Aborder les capteurs et dispositifs IoT et leur classification
• Identifier les protocoles et technologies de communication utilisés dans l'IoT 
• Examiner les différentes plateformes de Cloud dans l'IdO: usage général, industriel, open source
• Développer des mécanismes d'échange de données
• Établir des exigences et des stratégies de sécurité
• Présenter les différents domaines d'application IoT et IIoT

Module 4. Représentation graphique pour l'analyse des données 

• Générer des connaissances spécialisées pour l'analyse des données 
• Examiner les différents types de données groupées 
• Établir les représentations graphiques les plus couramment utilisées dans différents domaines 
• Déterminer les principes de conception de la visualisation des données 
• Présenter la narration graphique comme un outil 
• Analyser les différents outils logiciels pour la création de graphiques et l'analyse exploratoire des données 

Module 5. 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 données 
• Établir les outils et méthodes généraux les plus appropriés pour modéliser chaque Dataset 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 6. 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 7. Prédictibilité et analyse des phénomènes stochastiques

• 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 

Module 8. 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 

Module 9. Architectures et systèmes à forte intensité de données 

• Déterminer les exigences des systèmes d'utilisation des données de masse 
• Examiner différents modèles de données et analyser les bases de données 
• Analyser les fonctionnalités clés des systèmes distribués et leur importance dans différents types de systèmes 
• Évaluer quelles applications largement répandues utilisent les principes fondamentaux des systèmes distribués pour concevoir leurs systèmes 
• Analyser comment les bases de données stockent et récupèrent les informations 
• Identifier les différents modèles de réplication et les problèmes associés 
• Développer des moyens de partitionnement et de transactions distribuées 
• Identifier les systèmes par lots et les systèmes en temps (quasi) réel 

Module 10. Application pratique de la science des données dans les secteurs d'activité 

• Analyser l'état de l'art de l'intelligence artificielle (IA) et de l'analyse des données 
• Développer une connaissance spécialisée des technologies les plus utilisées 
• Favoriser une meilleure compréhension de la technologie grâce à des cas d'utilisation 
• Analyser les stratégies choisies pour sélectionner les meilleures technologies à mettre en œuvre 
• Déterminer les domaines d'application 
• Examiner les risques réels et potentiels de la technologie appliquée 
• Proposer des avantages dérivés de l'utilisation 
• Identifier les tendances futures dans des secteurs spécifiques 

Réalisez vos objectifs et atteignez l'excellence en suivant un programme qui vous permettra de générer des connaissances spécialisées dans la représentation et l'analyse des données"