Formation Six Sigma LEAN Yellow Belt

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.

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 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.

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.

Public cible

Chefs d'entreprise (responsables marketing, responsables produits, responsables de la base clients) et leurs équipes; professionnels des insights clients.

Aperçu

Le cours suit le cycle de vie du client, depuis l'acquisition de nouveaux clients, la gestion des clients existants pour la rentabilité, la rétention des bons clients, et enfin la compréhension des clients qui nous quittent et pourquoi. Nous travaillerons avec des données réelles (bien que anonymes) provenant de divers secteurs, y compris les télécommunications, l'assurance, les médias et les hautes technologies.

Format

Formation dirigée par un instructeur sur cinq demi-journées, avec des exercices en classe ainsi que des devoirs. Elle peut être dispensée sous forme de cours en présentiel ou à distance (en ligne).

Public

• les gestionnaires
• développeurs
• scientifiques
• étudiants

Format du cours permettant d'évaluer les participants

instructions et discussion en ligne OU ateliers en face-à-face

R  est un langage de programmation open-source gratuit pour la comptabilité statistique, l'analyse des données et les graphiques. La recherche est utilisée par un nombre croissant de gestionnaires et d'analystes de données à l'intérieur des sociétés et de l'académie. R a également trouvé des followers parmi des statistiques, des ingénieurs et des scientifiques sans compétences de programmation informatique qui le trouvent facile à utiliser. Sa popularité est due à l'utilisation croissante de l'exploitation de données pour divers objectifs tels que la fixation des prix publicitaires, la recherche de nouveaux médicaments plus rapidement ou des modèles financiers fine-tune. R a une grande variété de paquets pour l'exploitation de données.

Ce cours couvre la manipulation des objets dans R y compris les données de lecture, l'accès aux paquets R, l'écriture des fonctions R, et la création de graphiques informatifs. Il comprend l'analyse des données en utilisant des modèles statistiques communs. Le cours enseigne comment utiliser le logiciel R (https://www.r-project.org) à la fois sur une ligne de commande et dans une interface utilisateur graphique (GUI).

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.

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.

Ce cours est une introduction à l'application des réseaux neuronaux aux problèmes du monde réel en utilisant le logiciel R-project.

Ce cours s'adresse aux scientifiques des données et statisticiens qui possèdent déjà des compétences de base en codage R et ont besoin d'acquérir des compétences avancées en codage R.

Le but est de fournir un cours pratique de programmation avancée en R aux participants intéressés à appliquer ces méthodes dans leur travail.

Des exemples spécifiques à chaque secteur sont utilisés pour rendre la formation pertinente pour le public.

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

Description: 

Ce cours est conçu pour enseigner aux utilisateurs R la création d'applications web sans avoir besoin d'apprendre les scripts compatibles multi-navigateurs HTML, Javascript et CSS.

Objectif:

Ce cours couvre les bases du fonctionnement des applications Shiny.

Il traite de toutes les fonctions d'entrée/sortie/de rendu/de panneau généralement utilisées dans la bibliothèque Shiny.