Apprenez des meilleurs, les techniques essentielles d'analyse des données pour apporter à votre entreprise les capacités de ce type de travail"

Ce certificat avancé donnera aux étudiants un aperçu complet des dernières technologies utilisées en science des données et en intelligence artificielle. Une compilation très complète d'avancées, de nouveautés et d'outils de travail qui vous mèneront à travers le parcours éducatif le plus intensif, pour vous préparer au profil de vedette du moment.

Tout au long de ce programme, vous apprendrez tout ce dont vous avez besoin pour analyser des données, avec le développement des différentes techniques existantes. En outre, TECH vous montrera comment saisir les informations et comment les stocker de manière appropriée dans chaque cas.

De la main du meilleur, avec le meilleur système éducatif et la sécurité et la solvabilité de la meilleure université en ligne du moment.

Une mise à jour complète qui vous permet d'acquérir les compétences professionnelles d'un spécialiste en la matière"

Ce certificat avancé en Techniques d’Analyse de Données contient le programme académique le plus complet et le plus actuel du marché. Les principales caractéristiques sont les suivantes:

• Le développement de cas pratiques présentés par des experts 
• Le contenu graphique, schématique et éminemment pratique du programme fournit des informations scientifiques et pratiques sur les disciplines 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

Tous les aspects nécessaires pour participer à l'analyse des données, dans une préparation de haute qualité"

Son corps enseignant comprend des professionnels du secteur qui apportent l'expérience de leur travail à cette formation, ainsi que des spécialistes reconnus issus de grandes entreprises 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, le médecin sera assisté d'un innovant système de vidéos interactives, créé par des experts reconnus dans le domaine et possédant une grande expérience.  

Cette formation dispose du meilleur support pédagogique disponible en ligne ou téléchargeable, pour vous permettre de gérer plus facilement votre étude et vos efforts"

Un programme très complet, créé avec un objectif de qualité totale visant à amener nos étudiants au plus haut niveau de compétence"

Les objectifs de ce certificat avancé ont été établis sur la base d'objectifs réalistes et nécessaires pour le professionnel du secteur. L'étudiant pourra observer progressivement son apprentissage et sa progression dans la maîtrise des contenus de sorte qu'à la fin, il aura accompli un processus complet de croissance professionnelle.

Des objectifs réalistes, réalisables et à fort impact pour votre formation professionnelle"

Objectifs généraux

• Analyser les données produites et tirer des conclusions à l'aide d'outils statistiques pour prendre à tout moment les décisions les plus appropriées 
• Apprendre les concepts introductifs de la statistique, le raisonnement statistique, la représentation des relations entre différentes variables, entre autres
• Approfondir les principes de probabilité qui sont à la base des statistiques inférentielles, ce qui permettra d'établir des conjectures contrastées (tests d'hypothèses) sur ce qu'est une population donnée 
• Comprendre les sources d'information, ainsi que la valeur qu'elles apportent à la création de nouveaux modèles commerciaux innovants 
• Connaître et utiliser les outils statistiques pour résoudre les problèmes dans le domaine du Big Data
• Savoir comment la combinaison de toutes les données qui circulent sur l'internet permet de définir de nouvelles stratégies applicables à différents secteurs industriels, commerciaux, financiers, etc., dans différents domaines, tels que l'énergie, la santé, l'économie ou la communication 
• Apprendre les différentes techniques d'analyse et d'exploitation des données, les techniques de visualisation et d'interaction, toutes étroitement liées au rôle du Data Scientist et à sa contribution à l'anticipation et à la vision de l'exécution des processus d'innovation qui permettent de gérer efficacement les changements dans les organisations 
• Assimiler les concepts, les techniques, les méthodologies et la connaissance des langages qui vous aideront à les appliquer à l'exploitation de grands volumes de données 
• Approfondir les algorithmes et techniques d'intelligence artificielle tels que les arbres de décision, les règles de classification et d'association, les réseaux neuronaux ou le Deep Learning
• Appliquer des outils de Data Mining pour résoudre des problèmes d'apprentissage, interpréter les résultats obtenus, ainsi que la capacité de concevoir un système intelligent capable d'inférer de nouvelles connaissances 
• Découvrir les bases de données, qu'elles soient traditionnelles ou non, où seront stockées les données qui nécessitent d'autres types de traitement, comme les flux audio ou vidéo 
• Découvrez l'importance de l'informatique en nuage pour le traitement de grands volumes de données et comment toutes ces Big Data peuvent être intégrées dans des outils qui nous permettent d'obtenir et de déduire des modèles dans des données apparemment non connectées 
• Approfondir le framework Hadoop et son système de fichiers HDFS (Hadoop Distributed File System), qui fournit des systèmes et des techniques pour le stockage et le traitement distribué de grandes quantités de données 
• Savoir appliquer les outils de traitement parallèle: MapReduce, conçu par Google, ou Spark, désormais sous les auspices de l'Apache Software Foundation
• Comprendre comment les plates-formes hautes performances à faible latence fonctionnent pour la manipulation en temps réel de sources de données qui doivent répondre à des demandes de service de l'ordre de la milliseconde 

Objectifs spécifiques

Module 1. Analyse et interprétation des données

• Connaître les différentes théories d'analyse et d'interprétation des données
• Identifier les descripteurs les plus courants pour un ensemble de données
• Comprendre et évaluer l'applicabilité de différents descripteurs à un ensemble de données existantes
• Connaître les tests d'hypothèse et leur applicabilité dans le monde de l'analyse des données
• Apprendre à interpréter les différentes techniques de régression existantes

Module 2. Techniques d’analyse des données

• Connaître les différentes techniques d'analyse des données
• Concevoir la stratégie conjointe des techniques statistiques et de l'intelligence artificielle pour le développement de systèmes descriptifs et prédictifs appliqués à la réalité d'un ensemble de données
• Comprendre le fonctionnement et les caractéristiques des techniques courantes de traitement des données de masse
• Identifier les techniques orientées vers l'analyse statistique, l'intelligence artificielle et le traitement des données massives

Module 3. Outils d’analyse des données

• Connaître les environnements les plus utilisés par les Data Scientist
• Savoir traiter des données de différents formats provenant de différentes sources
• Apprendre la nécessité de garantir la véracité des données comme une phase préalable à leur traitement
• Identifier les nouvelles technologies en tant qu'outils pédagogiques dans la communication de différentes réalités commerciales
• Connaître les dernières tendances en matière de création d'entités intelligentes basées sur le Deep learning et les réseaux neuronaux

Module 4. Systèmes de gestion de bases de données et de parallélisation des données

• Connaître les techniques d'intelligence artificielle applicables au traitement massivement parallélisé de données sur un ensemble donné de données et selon des exigences préalablement définies
• Savoir gérer de grands volumes de données de manière distribuée
• Comprendre le fonctionnement et les caractéristiques des techniques courantes de traitement des données de masse
• Identifier les outils commerciaux et à logiciel libre pour l'analyse statistique, l'intelligence artificielle et le traitement des données massives

Un parcours stimulant de croissance professionnelle conçu pour vous garder intéressé et motivé tout au long du programme"