Data
Business Analytics
Durée
2 Jours
Langues
Français - Anglais
Formateur(s)
Michèle NANKAP - Lead Data Insight Astrakhan
La Data crée des opportunités pour prendre de meilleures décisions, mais il est nécessaire de comprendre comment les sources multiples interprètent les données. Choisir le bon algorithme est une compétence à développer. Connaître la place du jugement humain est également nécessaire pour tirer parti de meilleurs résultats commerciaux.
Dans ce programme, vous comprendrez les modèles qui aident à tirer parti de vos données. Vous saurez également quel cadre bâtir avec des compétences et des outils pour créer de la valeur. Vous passerez par les meilleurs outils du marché. Vous aurez une compréhension fine de l’intelligence artificielle et comment vous pouvez l’utiliser lors de l’analyse de vos données.
Public cible
- Management
- Métiers
- Data Analyst
Prérequis
- Excellente connaissance des outils de tableur (Excel)
- Compréhension des modèles statistiques
Fonctionnement
Sur place,
dans vos locaux
A distance,
via Teams
Podcasts
Workshops
Programme détaillé
DÉFINITION & INTRODUCTION AUX BUSINESS ANALYTICS
Présentation des participants et de la formation (points clés)
Introduction à la data : concepts, champs, domaines de la data
L’ère de la data et la place de l’analyse de données dans la chaîne de valeur data :
- Différences entre Business Analytics et Business Intelligence
- Liens entre Business Analytics et Visualisation des données
Types d’analyse (Régression linéaire, Arbre de Décision, Régression Logistique)
- Analyse Descriptive : exemples
- Analyse Prédictive : exemples
- Analyse Prescriptive : exemples.
Où trouver les données
QUESTIONS-RÉPONSES
RESUME
Modèles d’analyse de données : chaque exemple provient d’une mise en œuvre réelle
- Forêt aléatoire
- Clustering
- IA / apprentissage en profondeur
Introduction aux plateformes d’analyse de données
- Microsoft Azure
- Alteryx
- Dataïku
- Tibco
L’intelligence artificielle
- Qu’est-ce que l’intelligence artificielle
- Comment l’IA peut-elle bénéficier de l’analyse des données?
Exemples
