Traitement statistique de données

Objectif pédagogique : Utiliser l’analyse des données et les statistiques

Compétences visées :

  • Comprendre les étapes de base d’une solutiond’analyse de données plus particulièrement dans un contexte Big Data
  • Générer un aperçu de l’étape d’acquisition et préparer les données
  • Identifier l’enjeu des différentes solutions de stockage de données pour l’analyse : : graphe, OLAP, BD NoSql…
  • Distinguer différentes techniques prédictives dont le Machine Learning : régressions, arbres de décision, forêts aléatoires, SVM, réseaux de neurones
  • Appliquer la data visualisation

Programme :

  • Jour 1 : analyse descriptive des données : statistiques prédictives, analyse en composantes
    principales, analyse factorielle
  • Jour 2 : modélisation : estimation, tests, modèle de régression, problématiques de la modélisation en Big Data
  • Jour 3 : prédiction/Data Mining : méthodes de classification supervisées/non supervisées, méthode
    de ré-échantillonage

Le point fort de la formation : Formation conçue en cohérence avec les besoins identifiés sur le marché du travail

Intervenants : Enseignants-chercheurs de l’université Paris Nanterre, professionnels du secteur

Modalités pédagogiques : Formation en présentiel / Ateliers pratiques

Tarif : 1 200 euros TTC

Nombre de places : 15 places

Prérequis : Maîtriser les méthodes et outils statistiques de base

Public concerné : Niveau Bac +3 et Bac +4 en informatique,  mathématiques et/ou expérience professionnelle requise en lien avec la formation visée

Modalités de validation : Mise en pratique

Certification : Cette formation donne lieu à la délivrance d’une attestation de compétences

Parcours de formation : Cette formation fait partie du parcours Applied. Formations associées :

La validation de l’ensemble du parcours peut permettre la délivrance du diplôme d’université.

Durée : 3 jours, 21 heures

Prochaine session : 11, 12, 13 mars 2019

Télécharger la fiche formation

Contact et inscriptions : a.boulet@parisnanterre.fr – 01 40 97 77 76