Incorporez dans votre pratique quotidienne les techniques les plus sophistiquées de collecte et d'analyse de données avec une vision commerciale"

Le grand volume d'informations et de données existantes, dû en grande partie au développement d'internet, est d'une valeur incalculable pour les entreprises d'aujourd'hui, car son utilisation appropriée peut faire ou défaire leur stratégie commerciale. Ainsi, le processus d'extraction, de nettoyage, de traitement et de visualisation des données est devenu une spécialité dans laquelle les professionnels de l'informatique ont acquis un rôle majeur.

Face à cette réalité, les grandes entreprises ont intégré dans leurs effectifs des profils hautement qualifiés en Data Science. Dans cet environnement, ce n'est pas seulement la maîtrise des principaux logiciels et plateformes qui est valorisée, mais aussi les compétences pratiques pour pouvoir évoluer dans un scénario professionnel exigeant. C'est pourquoi TECH propose aux professionnels une Formation pratique, qui leur permettra de se familiariser directement avec les outils et les méthodologies utilisés dans ce domaine pendant trois semaines.

Ainsi, pendant cette période, le professionnel effectuera un stage sur place éminemment pratique dans une entreprise technologique prestigieuse. A ce stade, il ne sera pas seul, puisqu'il pourra voir comment sont réalisés les modèles prédictifs et analytiques et comment sont gérées les données aux côtés des professionnels de l'entreprise. Avec tout cela, l'informaticien obtiendra également une vision réelle et directe de la coordination des équipes techniques dans cette spécialité.

Profitez d'un séjour intensif de 3 semaines dans un centre prestigieux et mettez-vous à jour dans les dernières procédures cliniques pour évoluer professionnellement"

La Formation pratique de ce programme en Gestion Technique de Data Science dans l'Entreprise est constituée d'un stage pratique dans une entreprise prestigieuse. Ainsi, les étudiants passeront 3 semaines, du lundi au vendredi, avec 8 heures consécutives d'apprentissage pratique avec des professionnels de cette entreprise. Ils pourront voir les équipements, les programmes et les plateformes utilisés par les meilleurs spécialistes pour la sélection, la compilation, l'extraction et l'analyse des données.

Dans cette proposition de formation, de nature totalement pratique, les activités visent à développer et à perfectionner les compétences nécessaires à la prestation de services d'analyse de données, ce qui exige un haut niveau de qualification, et sont orientées vers une formation spécifique à l'exercice de l'activité, dans un environnement exigeant, qui requiert la plus grande rigueur.

TECH offre donc une excellente opportunité d'apprendre en travaillant dans un secteur basé sur la rigueur scientifique et l'innovation technologique. Ainsi, dans un scénario de travail réel, le professionnel pourra intégrer les méthodes et techniques utilisées aujourd'hui pour continuer à progresser dans un secteur en expansion.

L'enseignement pratique sera dispensé avec la participation active de l'étudiant, qui réalisera les activités et les procédures de chaque domaine de compétence (apprendre à apprendre et à faire), avec l'accompagnement et les conseils des enseignants et d'autres collègues formateurs qui facilitent le travail en équipe et l'intégration multidisciplinaire en tant que compétences transversales pour la pratique de l'analyse des données scientifiques (apprendre à être et apprendre à être en relation).

Les procédures décrites ci-dessous constitueront la base de la partie pratique de la formation et leur mise en œuvre sera fonction de la disponibilité et de la charge de travail du centre, les activités proposées étant les suivantes:

Sélection et extraction de données

• Collaborer à l'extraction de données à partir de différentes sources afin de réaliser une analyse (le volume des données peut être Small Data, Medium Data ou Big Data) 
• Aider à effectuer le nettoyage des données (préparation des informations qui, si elles sont utilisées, transforment les variables catégorielles en variables numériques) 

Développement d'une vision analytique

• Aider à la construction d'un modèle analytique 
• Soutenir la création d'une méthode ou le développement d'outils pour le traitement des données

Présentation des données

• Contribuer à la représentation des données sous différentes formes pour les rendre compréhensibles ( visualisation des données) 
• Collaborer au traitement des données issues de l'extraction en appliquant des approches statistiques, des logiciels analytiques, du machine learning et des modèles prédictifs 

Inscrivez-vous à une institution qui peut vous offrir toutes ces possibilités, avec un programme académique innovant et une équipe humaine capable de vous accompagner au maximum’’