27.
oct 2022
Réunion d’information Économiste d’entreprise diplômé-e ES
en ligne
18:30 - 20:00
Data Science CPG ES – Cursus d’études
La formation en science des données fait de vous un spécialiste très recherché, mais rarement trouvé, dans le domaine du Big Data. Les assurances et les banques ne sont pas les seules à dépendre de la collecte, de la mise en relation et de l’analyse structurée d’ensembles de données. Les autorités ou les PME aussi. Dans ce cursus de l’IBAW, vous vous appropriez différents outils et méthodes de data science qui vous permettront d’extraire des connaissances nouvelles et précieuses pour votre entreprise. Cela permet à son tour aux entreprises d’atteindre efficacement leurs objectifs commerciaux, de tirer un avantage économique de leurs stocks de données et de développer de nouveaux modèles commerciaux.
| Prix |
CHF 5'900.00 (matériel pédagogique inclus, hors certificats externes et apprentissage en ligne; voir ci-dessous) |
|---|---|
| Cours | 300 unités de 50 minutes (40% de cours en présentiel et environ 60% d’apprentissage autonome en ligne) |
| Durée | Environ 9 mois |
| Diplôme | Data Science CPG ES |
Formation à l’utilisation des Big Data
Vous êtes un spécialiste de l’informatique doté d’une capacité de réflexion analytique et vous souhaitez assumer de nouvelles tâches et responsabilités en tant que Data Scientist? Alors la formation Data Science CPG ES est idéale pour vous. Vous apprenez à appliquer correctement les méthodes des Data Sciences et à utiliser au mieux les fonctions, les outils et les langages de programmation pour les experts en Big Data. Les autres objectifs d’apprentissage sont la préparation, le nettoyage, l’analyse et la visualisation des données ainsi que la sélection, la connexion et la combinaison des sources de données. Vous devez pouvoir faire tout cela en tenant compte des directives suisses sur la protection des données.
Quels sont les contenus couverts par le cours postgrade?
- Introduction (bases de la science des données, protection des données)
- Analyse et visualisation des données avec Excel (modèle de données et DAX, importations, mesures, Power BI)
- SQL (JOINs, SET, APPLY, fonctions, modification des données, programmation, gestion des erreurs et transactions)
- Les bases de l’analyse des données (probabilité et statistiques, intervalles d’échantillonnage et de confiance, simulation et tests d’hypothèse, nettoyage et manipulation des données)
- Questions éthiques et juridiques liées à l’analyse des données
- Programmation avec R (types de données, structures de contrôle, programmation fonctionnelle)
- Introduction à la science des données avec R (analyse exploratoire des données et transformations de données avec tidyverse, visualisation avec ggplot2, modélisation statistique, machine learning)
- Les principes du «Machine Learning» (classification, régression, amélioration des modèles, modélisation non linéaire, clustering)
- Application «Machine Learning» (séries chronologiques et prévisions, analyse spatiale de données, analyse de texte, analyse d’images)
- Travaux de transfert et étude de cas
Un Data Scientist doit penser logiquement
Le cours postgrade en Data Science peut être suivi parallèlement à l’activité professionnelle et sans formation de base spécifique. Toutefois, un goût pour l’informatique et des connaissances de base sur les bases de données et les systèmes informatiques sont importants. Des connaissances de base en mathématiques (algèbre et statistiques; nous recommandons le cours accéléré de mathématiques de base comme cours préparatoire) et d’Excel ainsi que connaissances d’anglais et une expérience en programmation sont également requises. Il faut en outre faire preuve d’une capacité de réflexion logique et analytique.
Vous avez des doutes quant à savoir si cette formation est faite pour vous? Participez à l’une de nos «réunions d’information sur la formation professionnelle supérieure» sur les différents sites de l’IBAW en Suisse pour en savoir plus sur notre cours postgrade en Data Science.
Savoir travailler en autonomie est une condition préalable
Ce cursus se compose d’environ 40% de cours en présentiel et de 60% d’apprentissage autonome (e-learning, révision, deux travaux de transfert, une étude de cas). Les e-learning (deux e-learning à $149, 5 à $99 et 3 à $50) sont majoritairement basés sur la formation «Data Science» de l’Université de Harvard sur edX.org.*
Ensuite, vous avez la possibilité, en option, de terminer le programme Harvard Data Science avec le «Capstone Project» en suivant seulement deux e-learning supplémentaires.*
La langue des cours en présentiel est l’allemand, les documents d’e-learning sont exclusivement en anglais.
* Sous réserve de modifications
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