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SDN0: Plan de Formation sur la Science des Données pour les Non-informaticiens

Dans le Plan de Formation sur la Science des Données pour les Non-informaticiens, l'instructeur Jeremy Taylor fournit aux professionnels de l'entreprise une compréhension complète des concepts de la science des données et de leurs applications pratiques dans le monde de l'entreprise. Ce cours vise à combler le fossé entre la science des données et la stratégie d'entreprise, en dotant les participants des connaissances et des compétences nécessaires pour exploiter les données afin de prendre des décisions éclairées et d'acquérir un avantage concurrentiel dans le paysage actuel axé sur les données.

Le Plan de Formation sur la Science des Données pour les Non-informaticiens est conçu pour équiper les professionnels des affaires avec des connaissances essentielles dans le domaine de la science des données, ce qui leur permet d'exploiter efficacement les données pour obtenir des informations et prendre des décisions éclairées. Dans le monde actuel axé sur les données, la compréhension des principes et des techniques de la science des données est devenue cruciale pour les professionnels de diverses industries.

À la fin de ce plan de formation en cinq cours, les participants auront acquis une base solide dans les principes de la science des données et la capacité d'appliquer des connaissances basées sur les données afin d’améliorer les stratégies d'entreprise. Ils seront équipés pour communiquer efficacement avec les scientifiques des données et les analystes, et ils comprendront les technologies fondamentales de la science des données, comment démarrer avec ces technologies, et comment constituer une équipe de science des données.

Objectifs du plan de formation :

Développer une compréhension fondamentale de la terminologie, des concepts et des techniques de la science des données.
Acquérir des connaissances sur l'IA, l'apprentissage automatique, l’infonuagique et les plateformes et outils de science des données les plus répandus.
Explorer les principaux outils de visualisation pour l'analyse des données, tels que Tableau, Microsoft PowerBI, Qlik Sense, Good Data, IBM Watson et Cognos.
Reconnaitre les langages informatiques utilisés dans la science des données
Comprendre l’exploration des données et les entrepôts de données en lien avec la science des données.
Discuter des différents rôles dans la science des données, des besoins en personnel et des différences entre les experts en sciences des données et ceux en ingénierie des données.

Ce plan de formation est conçu pour les non-informaticiens de l'entreprise de divers horizons qui cherchent à améliorer leur compréhension de la science des données et à acquérir une base solide dans les principes de la science des données. Il convient aux cadres, aux gestionnaires, aux analystes, aux consultants et aux entrepreneurs qui souhaitent tirer parti de la science des données pour prendre des décisions stratégiques, optimiser les processus et améliorer les résultats de l'entreprise.

Prix du plan d'apprentissage : 419 $
Prix du cours individuel : 99 $
UEC du plan de formation : 5,0 heures

Chaque cours comprend

Une vidéo de formation de 44 à 57 minutes
Un examen de 10 à 12 questions
Des quiz de « vérification de la compréhension » après chaque section du cours
Apprentissage en ligne à son rythme et à la demande
Accès illimité aux cours

Cours du Plan de Formation Science des Données pour les Non-informaticiens :

Introduction à la Science des Données
Technologies de la Science des Données
Outils de Visualisation pour la Science des Données
Débuter avec la Science des Données
Recruter d'une Équipe de Science des Données

Nous proposons plusieurs options de licences pour les entreprises et les groupes.

Contactez-nous pour discuter des possibilités!

La Science des Données pour les Non-informaticiens

Cours 1 : Introduction aux Sciences des Données

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Survol du cours
Aperçu de la science des données
Utilisation de la science des données
- Études de cas - Analyse descriptive
- Études de cas - Analyse diagnostique
- Études de cas - Analyse prédictive
- Études de cas - Analyse prescriptive
Importance de la science des données pour les entreprises
Science des données vs analyse des données
Rôle des entrepôts de données
Innovation et tendances en science des données
Leaders en science des données - Pays
- Leaders en science des données - Entreprises
La science des données pour les non-informaticiens - Bilan d'étape Coordonnées de l'instructeur

Cours 2 : Technologies de la Science des Données

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Survol du cours
Intelligence artificielle (IA)
Apprentissage automatique (AA)
Apprentissage profond (AP)
- IA/AA vs AP
Données structurées et non structurées
Infonuagique
- Types d'offres d’infonuagique
Internet des objets (IdO)
Mégadonnées
Informatique quantique
Plates-formes d'IA populaires
Outils d'apprentissage profond
Outils d'informatique quantique
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Cours 3 : Outils de Visualisation pour l'Analyse des Données

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Survol du cours
Tableau
- Tableau - Cas d'utilisation
Microsoft Power BI
- Microsoft Power BI - Cas d'utilisation
Qlik Sense
- Qlik Sense - Cas d'utilisation
Good Data
- Good Data - Cas d'utilisation
IBM Watson Tools et Cognos
- IBM Watson Tools et Cognos - Cas d'utilisation
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Cours 4 : Débuter avec la Science des Données

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Survol du cours
Aperçu des langages de programmation utilisés pour la science des données
Bases de données utilisées pour la science des données
Compétences de base en ingénierie des données et ressources pour les acquérir
Exploration de données
Entreposage de données
Fournisseurs infonuagique de services de science des données
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Coordonnées de l'instructeur

Cours 5 : Recrutement d'une Équipe de Science des Données

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Survol du cours
Constituer votre équipe de science des données
Les différents rôles dans l'ingénierie des données
Rôle d'un expert en ingénierie des données dans l'écosystème de la science des données
- Différences entre un expert en ingénierie des données et un expert en science des données
Gérer votre équipe de science des données
Méthodologies de développement - Agile
Méthodologies de développement - Scrum
Méthodologies de développement – En cascade
Méthodologies de développement - Allégée
Où trouver votre équipe de science des données
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Coordonnées de l'instructeur