Au programme :
- Le métier de Data Scientist
- Introduction au Big Data : Hadoop
- La visualisation des données
- Les fondamentaux de l'analyse statistique et Machine Learning
- Les bases du SQL
- Introduction à l'analyse statistique avec R
- Introduction au langage Python pour l'analyse statistique
- Introduction à Spark
- Introduction à IBM SPSS Statistics
- IBM SPSS Statistics : traitement et gestion des données
- Introduction à l'analyse statistique avec IBM SPSS Statistics
- Construction de typologies
- Cas d'usage en marketing
- Modèle linéaire : régression et analyse de la variance
- Introduction à IBM SPSS Modeler et au Data Mining
- Préparation des données avec IBM SPSS Modeler - cours avancé
- IBM SPSS Modeler : segmentation clients
- Cas d'usage en risque bancaire
- IBM SPSS Modeler : modèles pour cible quantitative
- Modèles prédictifs avancés et Machine learning
- Automated Data Mining with IBM SPSS Modeler
- Cas d'usage en télécommunication
- Construction de typologie et modèles d'association avec IBM SPSS Modeler
- Séries temporelles
- Cas d'usage en maintenance prédictive
