Formations Dynacentrix

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 Méthodes PLS Simulation Monte Carlo Machine Learning et Data Mining 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

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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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.

Paris

Certification Yellow Belt Lean Six Sigma IASSC

 

Les projets Yellow Belt s’adressent à des personnes qui vont contribuer concrètement à l’excellence opérationnelle avec un investissement mesuré en termes de formation. Le rôle du Yellow Belt est d’aider à conduire un projet d'amélioration au sein de son entreprise avec des résultats visibles en termes économiques, de qualité et de satisfaction clients pour les activités industrielles ou de services. Il s’agit de mettre en œuvre des outils et une démarche simples et abordables.

Paris

Certification Leading SAFe

 

Pendant cette formation, les participants acquerront les connaissances nécessaires pour participer à la transformation à l’échelle d’une entreprise, en s'appuyant sur le Scaled Agile Framework® (SAFe®) et ses principes sous-jacents dérivés du Lean, de la pensée système, du développement Agile, du développement de produits et DevOps.

Paris

Plans d’Expériences I : Plans factoriels

 

Organiser une expérimentation pour comparer et hiérarchiser les effets de plusieurs facteurs sur une réponse. Evaluer et interpréter les effets principaux et les effets des interactions. Modéliser la variation d'une réponse au sein du domaine expérimental.

Paris

Séries Chronologiques

 

Savoir choisir la méthode d'analyse adaptée à la nature des données, effectuer des prévisions à l'aide des différents types de modélisation pour les mettre en pratique dans un contexte professionnel.

Paris

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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Régression multiple

 

Utiliser les méthodes de régression multiple pour expliquer les variations d’une réponse quantitative, valider les modèles construits, utiliser ces modèles pour réaliser des prévisions.

Paris

Certification SAFe Equipes

 

Développez les compétences nécessaires pour devenir un membre d'équipe performant d'un Agile Release Train (ART) et apprenez à collaborer efficacement avec d'autres équipes en devenant un SAFe® 4 Practitioner (SP).

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Analyse de données sensorielles

 

Acquérir une connaissance et une pratique des principales méthodes statistiques utilisées dans le domaine de l'analyse sensorielle. Une attention toute particulière est portée sur les aspects méthodologiques rencontrés par les praticiens de l'analyse sensorielle : recueil des données, choix de la ou des méthode(s) statistique(s) appropriée(s) en vue de leur analyse, mise en œuvre informatique, interprétation des résultats.

Paris

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.

Paris

Maîtrise Statistique des Processus

 

Comprendre et maîtriser les principaux outils de la maîtrise statistique des processus : les cartes de contrôle, la capabilité process et les plans d'échantillonnage pour le contrôle par attributs ou par mesurage.

Paris

Biostatistiques 2

 

Découvrir les méthodes biostatistiques pour l'analyse statistique exploratoire et inférentielle des phénomènes biomédicaux, en comprendre l'intérêt et connaître leurs domaines d'application. Mettre en œuvre ces méthodes sur des exemples simples.

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Dynacentrix

Dynacentrix est intégrateur de solutions dans les domaines de l’Intelligence Artificielle et l’Excellence Opérationnelle pour vos projets de Data Science as a Service, Enterprise AI, Big Data et Industrie 4.0-industrial IoT. Dynacentrix est spécialisée en Analyses de données « nouvelle génération », permettant d’exécuter des Analyses Prédictives grâce aux solutions collaboratives de Machine Learning ou Deep Learning au standard du marché, et s’engage sur la qualité des résultats obtenus tout en divisant par deux le déploiement de votre projet.
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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