Analyse de données réussie pour les industries modernes

Aperçu

Bien que les compétences fondamentales en analyse de données contiennent des schémas communs à toutes les organisations et industries, il existe des considérations spécifiques pour différentes situations de travail.

Programme

• Introduction à l'analyse des données
Comprendre les données : types et sources
Outils et logiciels de base pour l'analyse des données
• Compétences fondamentales en analyse des données
Nettoyage et préparation des données
Analyse exploratoire des données (EDA)
Concepts statistiques et méthodes
Techniques de visualisation des données
• Considérations spécifiques par industrie sur les données
Analyse des données dans le commerce de détail
Comportement des consommateurs et prévisions de ventes
Analyse de la gestion des stocks
Analyse des données dans le domaine de la santé
Gestion des données des patients et confidentialité
Analyse des données épidémiologiques
Analyse des données dans la finance
Analyse et gestion des risques
Détection et prévention de la fraude
• Techniques avancées d'analyse des données
Apprentissage automatique et analytique prédictive
Big Data et analyse en temps réel
Fouille de données et analyse de texte
• Applications pratiques et études de cas
Analyse d'études de cas spécifiques à l'industrie
Projets pratiques avec des jeux de données réels
• Outils et logiciels pour l'analyse des données
Aperçu des logiciels populaires d'analyse des données (e.g., Python, R, Excel)
Introduction aux bibliothèques et frameworks d'analyse des données
Pandas, NumPy et SciPy
Bibliothèques d'apprentissage machine : Scikit-Learn, TensorFlow
• Considérations éthiques et gouvernance des données
Questions de confidentialité et politiques de protection des données
Assurer l'exactitude et l'intégrité des données
• Tendances futures en analyse des données
L'impact de l'automatisation et de l'IA
Technologies émergentes et leurs implications

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Enseigné par

Marc Espos

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Sujets

Science des données