Formation - Module 1 - DE : Analyser, concevoir et développer des modélisations mathématiques pour enrichir les systèmes d’aide à la décision
Bureautique Numérique CAO/PAO

Module 1 - DE : Analyser, concevoir et développer des modélisations mathématiques pour enrichir les systèmes d’aide à la décision

Référence : fshxzkTQrSzq
Durée : 100 h sur 20 j
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Data ScienceTech Institute
BIOT
Cette unité d’enseignement, sous-ensemble de notre Applied MSc in Data Engineering for Artificial Intelligence, est composée de 4 cours différents, pour un total de 100 heures. Tous les modules à DSTI sont délivrés en anglais

Détails de la formation

Méthodes et outils pédagogiques

Avant le début de la formation, un entretien avec un membre de la Direction des Etudes a lieu afin de :

  • Vérifier que le candidat possède les prérequis nécessaires pour suivre le module. Le cas échéant, il lui sera proposé sans surcout des frais de formation, des vidéos ou liens complémentaires de remise à niveau.

  • Préciser avec le candidat l’adéquation du module avec ses objectifs professionnels. Le cas échéant, il sera possible d’ajuster le contenu du module avec d’autres classes pour coller parfaitement à ses besoins.

Objectifs de la formation

Explorer, décrire et interpréter des données dans leur aspect multidimensionnel.

Produire des traitements de données simples en utilisant les concepts de la statistique descriptive, en vue de présenter les résultats obtenus à l’aide de tableaux, de graphiques et d’indicateurs numériques.  Mesurer la liaison entre deux variables.  Choisir les outils et déterminer leurs limites afin de communiquer les conclusions et leur interprétation.

Produire des études statistiques en mettant en œuvre les techniques d’apprentissage automatique par la machine (machine learning) pour des données avec ou sans caractères temporels.

Méthodes d'évaluation

  • Examens écrits
  • Projets d’application

Bloc de compétences capitalisable pour obtenir la certification : 9 ECTS.

Les plus

  1. Un enseignement de haut niveau reconnu au niveau international
  2. Une reconnaissance académique: Titre RNCP "expert en science des données"
  3. Des certifications industriels externes: Amazon AWS et SAS
  4. Une employabilité proche de 100% à la fin du cursus
  5. Des compétences utlises et recherchées par les entreprises
  6. Un accompagnement sur-mesure de votre projet professionnel
  7. Un environnement multiculturel avec 70% d'étudiants internationaux
  8. Des campus modernes et digitalisés
  9. Un bootcamp organisé en préambule de la rentrée pour se préparer
  10. L'esprit famille de DSTI, une écoute et un soutien quotidien

Pré-requis

  • CANDIDATS DIPLÔMÉS D'UN NIVEAU BAC+3 : 3 ans d'expérience professionnelle
  • CANDIDATS DIPLÔMÉS D'UN NIVEAU BAC+4 : Expérience professionnelle (y compris les stages)
  • CANDIDATS DIPLÔMÉS D'UN NIVEAU BAC+5 : Aucune condition particulière

Modalités d'enseignement

  • En présentiel
  • En distanciel

Public cible

Tous publics

Programme

1
Applied Mathematics for Data Science (25 hrs)
Calculus – Linear Algebra – Complex Numbers
2
R for Big Data (25 hrs)
Import and manipulate very large datasets with R – Best data structures selection – Data Transformation – Visualisation – Exploring and modelling
3
Foundations of Statistical Analysis and Machine Learning – Part 1 (25 hrs)
Probabilities and distribution – Descriptive Statistics – Introduction to Inference – Applications using R
4
Data Pipeline – Part 1 (25 hrs)
XML dataflow – DTD & Schemas – XLS Transformation – JSON & Transformations

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