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Business Intelligence (2) - Visualisation et Valorisation
NFE212

Objectifs pédagogiques :

Cette UE (NFE212) est normalement la suite de l'UE NFE211 « Business Intelligence (1) – Data Warehouse ».  Le NFE211 donne les compétences pour élaborer une chaine décisionnelle fondée sur un Data Warehouse, et focalise sur la partie alimentation du Data Warehouse.  Le NFE212 focalise sur la partie exploitation des données du Data Warehouse. Ainsi l'auditeur acquière  une maitrise complète du processus, tant du point de vue gestion des données que du point de vue analyse des données.

Mais le NFE212 peut aussi bien être suivi sans avoir fait le NFE211, il donne dans ce cas des compétences sur l'exploitation des données massives (Data Science).

L'objectif de cette UE est de voir les deux sortes d'approches permettent l'analyse des données à des fins décisionnelles :

  • Les outils descriptifs, tels les outils de reporting OLAP et les outils de visualisation, qui permettent au décideur d'avoir une vision synthétique ou dynamiquement plus détaillée par un système de zoom ;
  • L'analyse explicative et prédictive, qui fait largement appel à l'intelligence artificielle. Les données sont analysées et intelligemment classées ou transformées en modèles de prédiction.
Public et conditions d'accès :

Avoir suivi l'UE NFE211 "Business Intelligence (1) – Data Warehouse " 

OU 

possession de connaissances ou d'expérience ou d'un diplôme ou d'une unité de valeur sur le décisionnel

Méthodes de validation :
  • L'UE sera validée par un examen final et par un projet réalisé individuellement ou en binôme.

 

  • Le sujet de projet sera choisi par l'élève en accord avec le professeur.

Typiquement le projet pourra mettre en oeuvre du reporting sur un Data Warehouse, de la fouille de données ou de la visualisation de données.  

Si le projet fait suite à celui réalisé en NFE21, il permettra ainsi de mettre en place une chaîne décisionnelle complète, depuis l'alimentation jusqu'à la valorisation des données.

Le projet peut aussi permettre d'approfondir un point théorique (par exemple le Sentiment Mining ou l'Opinion Mining).

 

  • La note finale sera la moyenne de l'examen et du projet.
Contenu de la formation :

Visualisation des données structurées ou massives

  • Langages d'interrogation MDX et SQL OLAP
  • Outils de reporting OLAP
  • Outils de visualization (Dataviz)

Valorisation des données, intelligence prédictive

  • Fouille de données (Data Mining)
  • Fouille de textes (Text Mining)
  • Classification (Clustering), regression linéaire (Linear Regression)
  • Analyse prédictive (Predictive Analysis)
  • Apprentissage supervisé ou non supervisé (Machine learning)
  • Apprentissage profond et réseaux de neurones (Deep Learning and Neural Networks)
  • Data science avec R et R-Studio

 

Cette UE apparaît dans les diplômes et certificats suivants :

Code UE NFE212
Crédits 6 ECTS
Volume horaire 45 Heures
Informations, Orientation & Inscription

Prochaines sessions de formation

Filtres :
Centre de formation Semestre
2024/2025 		Jours de
formation		 Modalité Crédits    
Paris Semestre 2 6 crédits (1)

Date de début des cours (*) :

  • 03/02/2025

* Les dates fournies sont d'ordre général à toutes les formations.
  Les cours pour cette formation peuvent potentiellement commencer un peu plus tard dans le semestre.

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Tarif (1) :

Vous pouvez consulter nos tarifs ici.
Selon votre statut, il existe différents dispositifs de financement qui peuvent financer jusqu'à 100 % de votre formation. Nos chargés de formation en centre vous accompagneront pour constituer votre dossier.

Date de début de cours :
  • Île-de-France :
    • 1er semestre et annuel : 30/09/2024
    • 2e semestre : 17/02/2025
  • Paris :
    • 1er semestre et annuel : 16/09/2024
    • 2e semestre : 03/02/2025

Les dates fournies sont d'ordre général à toutes les formations. Les cours pour cette formation peuvent potentiellement commencer un peu plus tard dans le semestre.

Annuel :

Il s'étend de fin septembre / début octobre à début juillet (dates indicatives, renseignez-vous auprès de votre centre).

Semestre 1 :

Il s'étend de fin septembre / début octobre à fin janvier / début février (dates indicatives, renseignez-vous auprès de votre centre).

Semestre 2 :

Il s'étend de fin février / début mars à début juillet (dates indicatives, renseignez-vous auprès de votre centre).

Cours du soir :

Les cours commencent le plus souvent à 18h30 dans les centres.

  Cours en journée :

Se renseigner auprès du centre pour connaître les horaires.

Cours en ligne :

les cours sont diffusés sous forme de séances numériques via une plateforme d’e-learning animées et tutorées par un enseignant. Des séances de regroupement en visio sont proposées.

  Classe virtuelle (Formation à distance planifiée):

L'enseignant à distance intervient en direct et en visioconférence sur la plateforme d'e-learning. Il complète son intervention par des activités interactives (exercices échanges…)

  Cours en ligne hybride :

Cette modalité associe des cours en ligne tutorées et des regroupements en présentiel obligatoires.

  Cours hybrides :

Cette modalité mixe des cours en présentiel (en cours du soir ou en journée) et des cours en ligne.

  Cours en ligne organisés par un autre
centre CNAM Régional :

Les cours sont diffusés sous forme de séances numériques via une plateforme d'e-learning animées et tutorées par un enseignant.

    Formation co-modale :

Formation proposée en présentiel et à distance en simultané. L'auditeur a la possibilité de choisir de venir sur site pour suivre l'enseignement ou bien de suivre à distance. Les cours se déroulent en semaine généralement après 18h ou le samedi.

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