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Apprendre à programmer en langage R
Programmer efficacement en R après avoir acquis les bases, écrire ses propres fonctions, utiliser des sources de données diverses, se connecter à des bases de données, réaliser des visualisations efficaces..
Statistiques Descriptives
Justifier de l’importance des statistiques descriptives ; savoir définir la nature de chacune des variables ; choisir les statistiques et les graphiques adaptés pour décrire les données ; réaliser une analyse descriptive complète sur un fichier de données.
Apprendre à coder avec R Studio
Présentation de méthodes statistiques adaptées à la valorisation de vastes ensembles de données issues d’enquêtes ponctuelles ou d’exploitations de bases de données ; l’accent est mis sur les procédures de type Data Mining permettant de synthétiser, de la manière la plus objective possible, les données à analyser.
Titre
Comprendre la rupture du Big Data et ses conséquences, construire la feuille de route de la transformation digitale, savoir conduire avec succès un projet Data
Maîtriser le langage de programmation R
Développer des packages, écrire de la documentation technique avec roxygen2, faire du versioning de script avec Git, utiliser devtools pour le développement, mettre des tests automatiques avec testthat, faire de l’intégration avec Travis et AppVeyor.
Statistiques Descriptives
Justifier de l’importance des statistiques descriptives ; savoir définir la nature de chacune des variables ; choisir les statistiques et les graphiques adaptés pour décrire les données ; réaliser une analyse descriptive complète sur un fichier de données.
Concevoir des programmes d’Analyses Prédictives – Python & R
Apprendre à analyser des données non structurées
Découvrir les méthodes de prédiction automatiques et leurs applications métiers (moteur de recommandation, traces numériques, …)
Améliorer ses méthodes et les rendre efficaces en environnement de production.
Apprendre les bases du langage R
Devenir autonome dans la manipulation des données, la réalisation d’analyses simples et l’élaboration de graphiques dans R.
Apprendre à programmer en langage R
Programmer efficacement en R après avoir acquis les bases, écrire ses propres fonctions, utiliser des sources de données diverses, se connecter à des bases de données, réaliser des visualisations efficaces..
Titre
Comprendre la rupture du Big Data et ses conséquences, construire la feuille de route de la transformation digitale, savoir conduire avec succès un projet Data
Concevoir des programmes d’Analyses Prédictives – Python & R
Apprendre à analyser des données non structurées
Découvrir les méthodes de prédiction automatiques et leurs applications métiers (moteur de recommandation, traces numériques, …)
Améliorer ses méthodes et les rendre efficaces en environnement de production.
Statistiques Descriptives
Justifier de l’importance des statistiques descriptives ; savoir définir la nature de chacune des variables ; choisir les statistiques et les graphiques adaptés pour décrire les données ; réaliser une analyse descriptive complète sur un fichier de données.
Apprendre à coder avec R Studio
Présentation de méthodes statistiques adaptées à la valorisation de vastes ensembles de données issues d’enquêtes ponctuelles ou d’exploitations de bases de données ; l’accent est mis sur les procédures de type Data Mining permettant de synthétiser, de la manière la plus objective possible, les données à analyser.
Maîtriser le langage de programmation R
Développer des packages, écrire de la documentation technique avec roxygen2, faire du versioning de script avec Git, utiliser devtools pour le développement, mettre des tests automatiques avec testthat, faire de l’intégration avec Travis et AppVeyor.
Apprendre les bases du langage R
Devenir autonome dans la manipulation des données, la réalisation d’analyses simples et l’élaboration de graphiques dans R.
Apprendre à coder avec R Studio
Présentation de méthodes statistiques adaptées à la valorisation de vastes ensembles de données issues d’enquêtes ponctuelles ou d’exploitations de bases de données ; l’accent est mis sur les procédures de type Data Mining permettant de synthétiser, de la manière la plus objective possible, les données à analyser.
Apprendre à programmer en langage R
Programmer efficacement en R après avoir acquis les bases, écrire ses propres fonctions, utiliser des sources de données diverses, se connecter à des bases de données, réaliser des visualisations efficaces..
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Comprendre la rupture du Big Data et ses conséquences, construire la feuille de route de la transformation digitale, savoir conduire avec succès un projet Data
Maîtriser le langage de programmation R
Développer des packages, écrire de la documentation technique avec roxygen2, faire du versioning de script avec Git, utiliser devtools pour le développement, mettre des tests automatiques avec testthat, faire de l’intégration avec Travis et AppVeyor.