Exploiter la donnée : analyse, Python, machine learning.
Transformer des données en décisions : structurer une démarche d'analyse, nettoyer et préparer les données, appliquer les analyses statistiques utiles, visualiser efficacement les résultats et en tirer des conclusions fiables.
Exploiter Python pour manipuler et analyser des données : bases du langage, manipulation de tableaux avec pandas, nettoyage et transformation, agrégations et jointures, visualisation et automatisation des traitements récurrents. Trois jours très pratiques.
S'initier à l'apprentissage automatique : comprendre les grandes familles d'algorithmes, préparer les données, entraîner et évaluer un modèle de prédiction ou de classification, éviter les pièges classiques et cerner les conditions de mise en production.
Construire les fondations de la donnée : concevoir des pipelines d'ingestion et de transformation, modéliser un entrepôt de données, orchestrer et planifier les traitements, garantir la qualité et la fiabilité des flux. Trois jours orientés pratique.
Structurer le pilotage par la donnée : cadrer les besoins métier, concevoir l'architecture décisionnelle, définir les indicateurs et le référentiel commun, choisir les outils et déployer un dispositif utilisé et fiable.
Comprendre les architectures de données à grande échelle et leurs usages : distinguer les technologies, identifier les cas d'usage rentables, cadrer un projet et ses conditions de réussite.
Comprendre et mettre en œuvre les modèles d'apprentissage automatique : choisir un algorithme, préparer les données, évaluer honnêtement un modèle et le mettre en production.
Extraire de la connaissance exploitable des données de l'entreprise : explorer, segmenter, construire un modèle prédictif et traduire les résultats en décisions.
Concevoir un système décisionnel fiable : modéliser un entrepôt, organiser l'alimentation des données, construire des indicateurs cohérents et diffuser l'information.
Acquérir les bases solides du langage : structurer un programme, manipuler les données, automatiser des tâches répétitives et exploiter les bibliothèques utiles au métier.