Contenu
- Analyse de données et « data-science »
- Recueil, compréhension et formalisation d’une demande d’analyse de données
- Principes et méthodologies d’analyse prédictive
- Introduction à l’apprentissage automatique
- Solutions de restitution et « front-end »
- Rapports, tableaux de bord et indicateurs
- Etudes de cas
- Etude d’un outil de dashboarding majeur
- Formation à Qlikview et à la découverte de données
- Décorticage d’une application existante
- Réalisation de tableaux de bord avec Qlikview
Langue utilisée
Langue principale utilisée par cet enseignement : Français.
Volume des enseignements
- Cours magistraux : 14 heures
- Travaux dirigés : 13 heures
Code APOGÉE