Formation Six Sigma DMAIC Green Belt

Ce cours couvre des sujets avancés en programmation R.

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) en France est destinée aux analystes d'affaires souhaitant automatiser le trading avec le trading algorithmique, Python et R.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Utiliser des algorithmes pour acheter et vendre des titres à des intervalles spécifiques rapidement.
• Réduire les coûts associés au trading en utilisant le trading algorithmique.
• Surveiller automatiquement les cours des actions et passer des ordres.

Big Data est un terme qui désigne des solutions destinées à stocker et traiter de grands ensembles de données. Développées initialement par Google, ces solutions Big Data ont évolué et inspiré d'autres projets similaires, nombreux d'entre eux étant disponibles en open-source. R est un langage de programmation populaire dans l'industrie financière.

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux analystes de données débutants qui souhaitent utiliser R pour manipuler des données, effectuer une analyse de données de base et créer des visualisations percutantes pour obtenir des insights.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les bases de la programmation en R.
• Appliquer des processus fondamentaux de science des données.
• Créer des représentations visuelles des données.

R est un langage de programmation gratuit à source ouverte pour l'informatique statistique, l'analyse de données et les graphiques. R est utilisé par un nombre croissant de gestionnaires et d'analystes de données au sein de sociétés et d'universités. R a également trouvé des adeptes parmi les statisticiens, ingénieurs et scientifiques sans compétences en programmation informatique et qui le trouvent facile à utiliser. Sa popularité est due à l'utilisation croissante de l'extraction de données pour divers objectifs, tels que fixer les prix des annonces, trouver plus rapidement de nouveaux médicaments ou affiner les modèles financiers. R propose une grande variété de packages pour l'exploration de données.

Cette formation dirigée par un instructeur en France (en ligne ou sur site) est destinée aux analystes de données souhaitant programmer avec R dans SAS pour l'analyse de cluster.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Utiliser l'analyse de cluster pour l'exploration de données
• Maîtriser la syntaxe R pour les solutions de clustering.
• Implémenter des clustering hiérarchiques et non hiérarchiques.
• Prendre des décisions basées sur les données pour améliorer les opérations commerciales.

L'analyse de données est un outil crucial dans les entreprises aujourd'hui. Nous nous concentrerons tout au long du cours sur le développement de compétences pratiques pour l'analyse de données. Le but est d'aider les participants à apporter des réponses basées sur des preuves aux questions : 

Qu'est-ce qui s'est passé ?

• traitement et analyse des données
• création de visualisations de données informatives

Qu'est-ce qui va se passer ?

• prévision des performances futures
• évaluation des prévisions

Qu'est-ce qui devrait se passer ?

• transformation des données en décisions commerciales basées sur des preuves
• optimisation des processus

Cette formation en direct à France (en ligne ou sur place) est destinée aux professionnels débutants qui souhaitent nettoyer et analyser des données, faire des projections statistiques et créer des visualisations perspicaces à l'aide de ces outils.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les bases de Python, R, Power Query, et Power BI pour l'analyse de données.
• Nettoyer et organiser des ensembles de données en utilisant Python et Power Query.
• Effectuer des analyses statistiques et des projections avec R.
• Créer des tableaux de bord et des rapports professionnels avec Power BI.
• Intégrer et analyser efficacement des données provenant de sources multiples.

R est un environnement open source très populaire pour le calcul statistique, l'analyse de données et la création de graphiques. Ce cours introduit les étudiants au langage de programmation R. Il couvre les fondamentaux du langage, les bibliothèques et des concepts avancés. Il inclut également une analyse de données avancée et des graphiques avec des données réelles.

Public

Développeurs / analyse de données

Durée

3 jours

Format

Cours magistraux et travaux pratiques

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée à toute personne souhaitant apprendre et maîtriser les fondamentaux de l'analyse et du modèle économétrique.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Apprendre et comprendre les fondamentaux de l'économétrie.
• Utiliser Eviews et des simulateurs de risque.

Cette formation dispensée par un formateur en direct dans France (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels débutants qui souhaitent maîtriser les fondamentaux de R et savoir travailler avec des données.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre l'environnement de programmation R et l'interface RStudio.
• Importer, manipuler et explorer des jeux de données en utilisant des commandes et packages R.
• Réaliser une analyse statistique de base et une synthèse de données.
• Générer des visualisations à la fois avec R de base et ggplot2.
• Gérer efficacement les espaces de travail, les scripts et les packages.

Ce formation en direct (en ligne ou sur place) est destinée aux analystes de données et professionnels d'entreprise intermédiaires souhaitant effectuer des prévisions de séries temporelles et automatiser les workflows d'analyse de données avec R.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les fondamentaux des techniques de prévision en R.
• Appliquer les modèles de lissage exponentiel et ARIMA pour l'analyse de séries temporelles.
• Utiliser le package ‘forecast’ pour générer des modèles de prévision précis.
• Automatiser les workflows de prévision pour les applications d'affaires et de recherche.

Ce cours en direct animé par un formateur (en ligne ou sur place) est destiné aux professionnels des Ressources Humaines qui souhaitent utiliser des méthodes analytiques pour améliorer la performance organisationnelle. Ce cours aborde les approches qualitatives et quantitatives, empiriques et statistiques.

Format du Cours

• Ateliers interactifs et discussions.
• Beaucoup d'exercices et de pratique.

Options de Personnalisation du Formation

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser la session.

Cette formation en direct avec instructeur à France (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels de niveau débutant à intermédiaire qui souhaitent effectuer des analyses statistiques à l'aide de SPSS pour interpréter les données avec précision, exécuter des tests statistiques complexes et générer des informations significatives.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Naviguer dans l'interface de SPSS et gérer efficacement les ensembles de données.
• Effectuer des analyses statistiques descriptives et inférentielles.
• Effectuer des tests t, ANOVA, MANOVA, des analyses de régression et de corrélation.
• Appliquer des tests non paramétriques, l'analyse des composantes principales et l'analyse factorielle pour une interprétation avancée des données.

Public

Format du cours permettant d'évaluer les participants

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

Dans ce cours dispensé par un formateur, les participants apprendront à manipuler et visualiser des données en utilisant les outils inclus dans le Tidyverse.

Le Tidyverse est une collection de packages R polyvalents pour nettoyer, traiter, modéliser et visualiser des données. Parmi les packages inclus figurent : ggplot2, dplyr, tidyr, readr, purrr et tibble.

• Débutants en langage R
• Débutants en analyse de données et visualisation de données

• Partie cours, partie discussion, exercices et pratique intensive

• Effectuer une analyse de données et créer des visualisations attrayantes
• Tirer des conclusions utiles à partir de divers jeux de données d'exemples
• Filtrer, trier et résumer les données pour répondre aux questions exploratoires
• Transformer des données traitées en graphiques de ligne informatifs, diagrammes à barres et histogrammes
• Importer et filtrer les données provenant de diverses sources de données, y compris Excel, CSV et fichiers SPSS