Data Science et AI

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INTRA
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Cognitive Computing

Formation d’introduction aux activités mentales et cognitives permettant d’en comprendre les concepts et mécanismes afin de concevoir et implémenter des solutions logicielles dans le domaine de l’intelligence artificielle. Les concepts seront expliqués de manière théorique et mis en pratique par des exercices.

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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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INTRA
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Analyse décisionnelle

Vous possédez de grands volumes de données et pensez que des informations importantes s’y cachent. La mise en œuvre de techniques d’analyses multidimensionnelles de données est la démarche la plus adaptée pour extraire « la substantifique moelle » et orienter l’action.
Les domaines concernés sont très divers : de la relation et fidélisation clients aux processus industriels complexes, les applications sont nombreuses.

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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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
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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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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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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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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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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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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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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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
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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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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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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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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Déc
03

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
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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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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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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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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Sep
26

R – Intermédiaire

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

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Juin
25

R – Intermédiaire

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

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Avr
02

R – Intermédiaire

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

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Nov
18

R – Intermédiaire

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

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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.

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Coordonnées

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

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