Il analyse les techniques les plus appropriées pour chaque ensemble de données, en examinant les résultats obtenus"

Ce certificat avancé a été développé dans le but de fournir aux ingénieurs informaticiens toutes les connaissances nécessaires pour analyser les données d'une entreprise. C'est essentiel pour le profil de tout professionnel travaillant dans ce domaine, car le volume d'informations augmente chaque année, ce qui rend leur analyse et leur interprétation plus difficiles.

Il est donc nécessaire de se former à des connaissances spécialisées qui permettent de gérer correctement les données, en se concentrant à tout moment sur leur typologie et leur cycle de vie et en adoptant une approche pratique grâce aux ressources disponibles. En data science, la connaissance des statistiques est indispensable, d'où l'importance de ce module dans le programme.

A la fin du programme, l'ingénieur informaticien développera une attitude critique vis-à-vis des stratégies appliquées, en étant capable de discerner dans chaque cas la solution la plus appropriée et d'expliquer de manière raisonnée les résultats obtenus dans les différentes métriques.

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.

Générer des hypothèses pour résoudre des cas pratiques, en les validant par des métriques de manière critique et raisonnée"

Ce certificat avancé en Analyse Exploratoire de Données 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
• La possibilité d'accéder aux contenus depuis n'importe quel appareil fixe ou portable doté d'une connexion internet

Analysez les différents outils logiciels pour la réalisation de graphiques et l'analyse exploratoire de données avec un programme conçu 100% en ligne"

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 cours académique. Pour ce faire, l’étudiant sera assisté d'un innovant système de vidéos interactives, créé par des experts reconnus.

Produire des informations pertinentes et efficaces pour la prise de décision, en développant l'esprit critique"

Développez les compétences pour résoudre des cas pratiques en utilisant des techniques de science des données"

Pour le bon développement des ingénieurs informaticiens dans leur environnement de travail, une série d'objectifs généraux et spécifiques ont été élaborés pour guider leur apprentissage au cours de ce certificat avancé. Cela renforcera leurs connaissances et leur développement dans la compréhension des aspects fondamentaux de l'analyse des différents outils des logiciels de graphisme et d'analyse exploratoire des données.

Développe la base théorique des représentations graphiques les plus appropriées pour l'application des techniques de science des données"

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. Gestion des données, manipulation des données et informations pour la science des données

• 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 programmatio

Module 2. 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 3. 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 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

Il analyse les techniques les plus appropriées pour chaque ensemble, en examinant les résultats obtenus"