Data Science et AI

All Data Science et AI Statistiques Analyse sensorielle Démarche Qualité Excellence Opérationnelle Analyse de données Maîtrise Statistique (MSP) Parcours statistiques Enquêtes Fiabilité Supply Chain Mesure Langage Python Machine Learning et Data Mining Méthodes PLS Simulation Monte Carlo Modélisations et prévisions Formation Certification Green Belt Paris Formation Certification Yellow Belt Paris Plans d'expérience Statistiques biomédicales Statistiques avancées Formation Certification Black Belt Paris Méthode Agile Statistiques de base Data Science Sur Demande Logiciels Statistiques Langage R Lean Six Sigma
Juin
19

Python – Avancé

Cette formation fait suite à la formation Python – Initiation. Elle permet d’aller plus loin sur des modules spécifiques, avec une vue d’ensemble sur les thèmes : GUI, bases de données, sockets, interfaçage avec C.

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Juin
19

R – Perfectionnement

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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Juin
25

R – Avancé

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.

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Juil
06

R – Intermédiaire

Mettre en oeuvre les fonctions avancées de R et automatiser ses programmes.

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Juil
10

R – Markdown

R Markdown est un langage permettant de construire différents types de documents dynamiques et interactifs pouvant renfermer à la fois du texte et des sorties de code R. A la suite de cette formation, les participants seront capables de personnaliser et générer leurs propres rapports dynamiques avec R Markdown.

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Sep
09

R – 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.

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Sep
10

Programmes intelligents en Data Science

Data Science : comment construire des programmes intelligents

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Sep
11

R – Inférence bayésienne

L’inférence bayésienne est une alternative à la méthode conventionnelle de modélisation statistique, apportant des avantages multiples, notamment la spécification de connaissance a priori dans le calcul. A l’issue de cette formation, les participants ont l’intuition philosophique de l’inférence bayésienne, connaissent ses avantages par rapport aux méthodes conventionnelles et sont capables de construire des modèles statistiques et de les exploiter par les méthodes de calcul bayésien.

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Sep
11

Python – Initiation

Python est un langage puissant, orienté objet, qui permet la programmation impérative. Complet et simple, il répond à la majorité des besoins en développement. C’est l’une des meilleures solutions en termes de performance et de coût. Python permet une grande flexibilité, dispose d’une riche bibliothèque standard et s’interface avec d’autres langages.

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Sep
11

R – Perfectionnement

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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Sep
12

R – Initiation

Devenir autonome dans la manipulation des données, la réalisation d’analyses simples et l’élaboration de graphiques dans R.

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Sep
12

R – Markdown

R Markdown est un langage permettant de construire différents types de documents dynamiques et interactifs pouvant renfermer à la fois du texte et des sorties de code R. A la suite de cette formation, les participants seront capables de personnaliser et générer leurs propres rapports dynamiques avec R Markdown.

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Sep
24

Data Mining – Machine Learning

Apprendre les méthodes pour fouiller des données variées ou pour chercher à prévoir les valeurs d’une variable quantitative ou qualitative. Les méthodes présentées seront mises en œuvre au cours d’ateliers. Les différentes étapes d’une étude de Data Mining – Machine Learning seront détaillées ainsi que les méthodes de validation des résultats obtenus.

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Sep
25

Big Data pour managers

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.

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Sep
26

R – Intermédiaire

Mettre en oeuvre les fonctions avancées de R et automatiser ses programmes.

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Oct
15

R – Avancé

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.

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Oct
17

R – Régression PLS et spectres

La régression PLS est une approche qui dans la pratique remplace souvent la régression linéaire ordinaire. Cette méthode s’applique quand le nombre de variables est plus important que le nombre d’observations, ou encore lorsqu’il existe une forte multicolinéarité entre les variables explicatives. Elle s’applique également en présence de données manquantes. Il s’agit d’une technique puissante, communément utilisée pour le traitement des données spectrales.

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Oct
18

Analyse textuelle

Cette formation est axée sur l’exploitation des réponses aux questions ouvertes des enquêtes. A l’issue de la formation, le stagiaire sera en capacité d’identifier le vocabulaire caractéristique d’une enquête, d’enrichir un référentiel de termes, de caractériser des groupes de répondants par le vocabulaire qui leur est propre, de mettre en évidence les relations entre le vocabulaire et d’autres variables.

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Oct
29

Python – Initiation

Python est un langage puissant, orienté objet, qui permet la programmation impérative. Complet et simple, il répond à la majorité des besoins en développement. C’est l’une des meilleures solutions en termes de performance et de coût. Python permet une grande flexibilité, dispose d’une riche bibliothèque standard et s’interface avec d’autres langages.

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Nov
13

Big Data pour managers

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.

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Nov
14

R – Analyses de données

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.

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Nov
18

R – Intermédiaire

Mettre en oeuvre les fonctions avancées de R et automatiser ses programmes.

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Nov
26

Analyse textuelle

Cette formation est axée sur l’exploitation des réponses aux questions ouvertes des enquêtes. A l’issue de la formation, le stagiaire sera en capacité d’identifier le vocabulaire caractéristique d’une enquête, d’enrichir un référentiel de termes, de caractériser des groupes de répondants par le vocabulaire qui leur est propre, de mettre en évidence les relations entre le vocabulaire et d’autres variables.

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Nov
27

Python – Avancé

Cette formation fait suite à la formation Python – Initiation. Elle permet d’aller plus loin sur des modules spécifiques, avec une vue d’ensemble sur les thèmes : GUI, bases de données, sockets, interfaçage avec C.

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Nov
28

R – Initiation

Devenir autonome dans la manipulation des données, la réalisation d’analyses simples et l’élaboration de graphiques dans R.

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Déc
04

R – Perfectionnement

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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Déc
10

Programmes intelligents en Data Science

Data Science : comment construire des programmes intelligents

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Déc
10

Data Mining – Machine Learning

Apprendre les méthodes pour fouiller des données variées ou pour chercher à prévoir les valeurs d’une variable quantitative ou qualitative. Les méthodes présentées seront mises en œuvre au cours d’ateliers. Les différentes étapes d’une étude de Data Mining – Machine Learning seront détaillées ainsi que les méthodes de validation des résultats obtenus.

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Déc
11

R – Avancé

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.

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Déc
12

Enquêtes – Questionnaires avec LimeSurvey

Découvrir les bonnes pratiques pour la conception de questionnaires d’enquêtes et les premières valorisations statistiques avec le logiciel LimeSurvey.

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Déc
06

R – Shiny

Shiny est un package permettant de réaliser à l’aide du langage R des applications web et ainsi de rendre interactif et dynamique des rapports, des résultats d’analyses ou des outils statistiques avancés.

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Déc
06

R – ggplot2

ggplot2 est le package de visualisation de référence pour le langage R. Il permet à la fois d’explorer rapidement des données à l’aide de graphiques simples et faciles à construire, ainsi que de réaliser des graphiques complexes et élaborés pour des publications ou rapports.

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Déc
06

R – SAS2R

ggplot2 est le package de visualisation de référence pour le langage R. Il permet à la fois d’explorer rapidement des données à l’aide de graphiques simples et faciles à construire, ainsi que de réaliser des graphiques complexes et élaborés pour des publications ou rapports.

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Dynacentrix

Dynacentrix est un leader Européen dans la formation et la certification Lean Six Sigma à Paris (et province en intra). (Black Belt, Green Belt, Yellow Belt) et méthode Agile. Accrédité Master Black Belt par IASSC. Dynacentrix propose aussi des formations en Machine Learning, formations en Data Mining, formations en Langage R, Formations Python…  Dynacentrix couvre tous les aspects pédagogiques et techniques (Services et logiciels) dans les domaines de l’Excellence Opérationnelle, Data Science / AI et Statistiques.

Dynacentrix Paris

Coordonnées

60 Avenue Charles de Gaulle
92200 Neuilly-sur-Seine
Tél : 01 72 92 05 58

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