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DES RESSOURCES ET DES OUTILS AU SERVICE DES ACTEURS ET DES PROFESSIONNELS. |
Data analyseDate de mise à jour : 12/02/2025
| Identifiant OffreInfo : 03_251256581F |
Via Compétences (Carif-Oref Auvergne-Rhône-Alpes) |
Acquérir les fondamentaux de l'Analyse de Données
Appliquer les statistiques et les méthodes analytiques
Maîtriser les techniques de visualisation de données
Approfondir l'exploration et la préparation des données
Utiliser la modélisation et l'apprentissage automatique
Appliquer les techniques dans des applications pratiques en analyse de données
Acquérir les fondamentaux de l'Analyse de Données
- Découvrir l'Analyse de Données
- Comprendre les concepts de base en statistiques
- Appréhender les types de données et les méthodes de collecte
- Maîtriser la préparation des données
- Initié à l'exploration et la visualisation initiale
- Examiner l'éthique et la sécurité des données
Appliquer les statistiques et les méthodes analytiques
- Mettre en œuvre les statistiques descriptives
- Comprendre la probabilité et les distributions
- Pratiquer les tests d'hypothèses
- Approfondir l'analyse de variance (ANOVA)
- Utiliser la régression linéaire
- Utiliser la régression logistique
Maîtriser les techniques de visualisation de données
- Comprendre les principes de visualisation
- Créer des graphiques à barres et histogrammes
- Travailler avec les graphiques linéaires et à points
- Explorer la visualisation de données multidimensionnelles
- Utiliser les cartes choroplèthes et géospatiales
- Créer des tableaux de bord interactifs
Approfondir l'exploration et la préparation des données
- Pratiquer le nettoyage de données avancé
- Explorer la transformation de variables
- Gérer les valeurs manquantes de manière approfondie
- Maîtriser le groupement et l'agrégation de données
- Analyser les séries temporelles
- Pratiquer l'extraction de caractéristiques (Feature Engineering)
Utiliser la modélisation et l'apprentissage automatique
- S'initier à l'apprentissage automatique
- Appliquer les arbres de décision et les forêts aléatoires
- Utiliser les machines à vecteurs de support (SVM)
- Pratiquer le Clustering et le K-Means
- Explorer les réseaux de neurones artificiels
- Apprendre l'évaluation et la sélection de modèles
Appliquer les techniques dans des applications pratiques en analyse de données
- Analyser le sentiment et effectuer le Text Mining
- Mettre en place des recommandations et des filtres collaboratifs
- Explorer l'analyse de données Géospatiales
- Examiner l'analyse de données Biomédicales
- Comprendre l'analyse de marché et le comportement des consommateurs
- Mener à bien le projet final : analyse complète d'un jeu de données réel
Non certificiante
Sans niveau spécifique
Conventionnement : Non
Bénéficiaire de l'action
Niveau d'entrée : Sans niveau spécifique
Aucun