Data Science et AI

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Déc
13

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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DETAIL
Fév
07

R – Analyses multivariées

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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Fév
20

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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Mar
05

Programmes intelligents en Data Science

Data Science : comment construire des programmes intelligents

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Mar
19

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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Mar
20

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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DETAIL
Mar
26

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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Mar
26

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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Mar
26

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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DETAIL
Mar
26

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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DETAIL
Mar
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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Mar
28

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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Avr
02

R – Intermédiaire

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

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Mai
16

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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Mai
23

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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Juin
04

Programmes intelligents en Data Science

Data Science : comment construire des programmes intelligents

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Juin
06

R – Analyses multivariées

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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Juin
12

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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Juin
13

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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Juin
18

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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Juin
18

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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Juin
18

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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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
20

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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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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Juin
25

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
10

Programmes intelligents en Data Science

Data Science : comment construire des programmes intelligents

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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
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
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
12

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
19

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
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
24

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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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
14

R – Analyses multivariées

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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