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Global Knowledge

Data Scientist

Certification / expertise

51 jour(s)

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Organisme privé de formation continue

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Objectifs

La mission d'un data scientist consiste à valoriser et exploiter les données afin de répondre à une problématique métier. Son rôle consiste à manipuler, explorer et analyser les données pour en extraire la connaissance clef pour la réussite de l'entreprise.

Ce cursus a pour objectif de former de façon très opérationnelle des data scientists afin de répondre à une demande de plus en plus croissante sur le marché de l'emploi. Le cursus de formation Data Scientist permet d'avoir une bonne culture générale concernant le Big Data et l'environnement Hadoop et présente les objectifs suivants :

  • Consolider la compétence statistique et data mining pour analyser les données et construire des modèles prédictifs.
  • Comprendre la logique de l'analyse du texte " Text Mining " et combiner les connaissances acquises à partir de données textuelles avec des données structurées.
  • Acquérir la compétence sur les logiciels d'analyse prédictive de IBM SPSS tels qu'IBM SPSS Modeler, IBM SPSS Statistics, IBM SPSS Text Analytics.
  • cquérir une culture générale de l'environnement Big Data : Hadoop, Map Reduce, bases de données NOSQL, Spark et les langages de programmation R et Python.

Public visé

Toute personne technique ayant une formation initiale scientifique (au moins Bac + 4) et qui a une appétence pour l'analyse des données et l'informatique :
  • Niveau au moins Bac+4 scientifique ou technique de préférence Mathématiques, Informatique ou Physique, Biologie, etc.
  • Rigueur du raisonnement logique, faculté d'analyse, esprit de synthèse, sens de l'organisation.
  • Etre à l'aise avec l'environnement Windows.

Programme

Le métier de Data Scientist.

Introduction au Big Data : Hadoop.

La visualisation des données.

Les fondamentaux de l'analyse statistique et Machine Learning.

Les bases du SQL.

Introduction à l'analyse statistique avec R.

Introduction au langage Python pour l'analyse statistique.

Introduction à Spark.

Introduction à IBM SPSS Statistics.

IBM SPSS Statistics : Traitement et gestion des données.

Introduction à l'analyse statistique avec IBM SPSS Statistics.

Construction de typologies.

Modèle linéaire : Régression et analyse de la variance.

Introduction à IBM SPSS Modeler et au Data Mining.

Préparation des données avec IBM SPSS Modeler - cours avancé.

IBM SPSS Modeler : Segmentation clients.

IBM SPSS Modeler : Modèles pour cible quantitative.

Modèles prédictifs avancés et Machine learning.

Automated Data Mining with IBM SPSS Modeler.

Construction de typologie et modèles d'association avec IBM SPSS Modeler.

Séries temporelles.

Travaux Pratiques :
  • Cas d'usage en marketing.
  • Cas d'usage en télécommunication.
  • Cas d'usage en risque bancaire.
  • Cas d'usage en maintenance prédictive.
 

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En résumé

Objectif

Certification / expertise

Durée

51 jour(s)

Coût

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Modes d'enseignement

En école ou centre de formation

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