Développez vos compétences d'ingénieur informaticien en Data Science et Data Mining"

Ce Certificat analysera les bases théoriques qui aident les ingénieurs informaticiens à développer des connaissances avancées sur les différentes techniques de préparation des données existantes pour le nettoyage, la normalisation et la transformation des données. Il présentera également les outils nécessaires pour évaluer différentes méthodologies à la recherche d'erreurs susceptibles de causer des problèmes dans l'environnement de travail.

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.

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. 

Évaluez les différentes méthodologies présentées et identifier les avantages et les inconvénients"

Ce Certificat en Traitement et Transformation dans le Data Mining 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 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 

Développez les compétences nécessaires à l'identification, la préparation et la transformation des données"

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. Il sera soutenu par un système innovant de vidéos interactives produites par des experts renommés ayant une grande expérience en Traitement et Transformation dans le Data Mining. 

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

Donnez un nouveau tournant à votre carrière et commencez à développer des stratégies d'amélioration dans une entreprise"

Les modules de ce programme offrent une perspective théorique et pratique pour examiner les techniques de pointe en matière de nettoyage des données, de transformation, de réduction de la dimensionnalité, de sélection des caractéristiques et des instances. De cette manière, les objectifs du programme visant à former des ingénieurs professionnels, complets et prestigieux sont remplis.

Développez une connaissance avancée des différentes techniques de préparation des données existantes pour le nettoyage, la normalisation et la transformation des données"

Module 1. Extraction de Données; Sélection, pré-traitement et transformation

1.1. L’inférence statistique 

1.1.1. Statistique descriptive vs. Inférence Statistique 
1.1.2. Procédures paramétriques 
1.1.3. Procédures non paramétriques 

1.2. Analyses exploratoires 

1.2.1. Analyse descriptive 
1.2.2. Visualisation 
1.2.3. Préparation des données 

1.3. Préparation des données 

1.3.1. Intégration et nettoyage des données 
1.3.2. Normalisation des données 
1.3.3. Transformer les attributs 

1.4. Les valeurs manquantes 

1.4.1. Traitement des valeurs manquantes 
1.4.2. Méthodes d'imputation par maximum de vraisemblance 
1.4.3. Imputation des valeurs manquantes par apprentissage automatique 

1.5. Bruit dans les données 

1.5.1. Classes et attributs de bruit 
1.5.2. Filtrage du bruit 
1.5.3. Effet du bruit 

1.6. La malédiction de la dimensionnalité 

1.6.1. Oversampling 
1.6.2. Undersampling 
1.6.3. Réduction des données multidimensionnelles 

1.7. Des attributs continus aux attributs discrets 

1.7.1. Données continues ou discrètes 
1.7.2. Processus de discrétisation 

1.8. Les données 

1.8.1. Sélection des données
1.8.2. Perspectives et critères de sélection 
1.8.3. Méthodes de sélection

1.9. Sélection d'instances 

1.9.1. Méthodes de sélection des instances 
1.9.2. Sélection des prototypes 
1.9.3. Méthodes avancées pour la sélection des instances 

1.10 Pré-traitement des données dans les environnements Big Data 

1.10.1. Big Data 
1.10.2. Prétraitement "classique" contre pré-traitement massif 
1.10.3. Smart Data 

L'achèvement de ce programme permettra aux étudiants de mieux comprendre les méthodes de sélection de données"