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
Compétences :
- Mettre en œuvre des outils de reporting
- Mettre en œuvre des outils de visualisation
- Programmer en MDX
- Programmer en SQL OLAP
- Programmer un système expert
- Analyser des données massives
- Réaliser un modèle de prédiction
- Mettre en place des outils d'aide à la décision
- Effectuer de la fouille de données
- Effectuer de la fouille de textes
- Utiliser des algorithmes de deep learning
- Utiliser R et R-Studio
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
Aide intelligente à la prise de décision
- Le principe de la déduction automatique
- Systèmes experts pour l'aide à la décision
Cette UE apparaît dans les diplômes et certificats suivants :
- MR11603B : Master Sciences, technologies, santé mention Informatique parcours Systèmes d'information et business intelligence HTT
- MR11603A : Master Sciences, technologies, santé mention Informatique parcours Systèmes d'information et business intelligence
- CYC9105A : Diplôme d'ingénieur Spécialité informatique parcours Informatique systèmes d'information
Informations, Orientation & Inscription
Prochaines sessions de formation
Filtres :
-
-
Paris
Semestre 2
Cours en ligne
-
Légende :
| Date de début de cours : |
|---|
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. |
| Tarif : |
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Seul le financement à titre individuel est proposé à l'inscription en ligne. Si vous souhaitez financer votre formation par votre entreprise, vous devez demander un devis auprès de nos centres Tarifs en vigueur depuis le 17 juin 2020. |
| Annuel : |
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Il s'étend de fin septembre / début octobre à début juillet (dates indicatives, renseignez-vous auprès de votre centre). |
| Semestre 1 : |
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Il s'étend de fin septembre / début octobre à fin janvier / début février (dates indicatives, renseignez-vous auprès de votre centre). |
| Semestre 2 : |
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Il s'étend de fin février / début mars à début juillet (dates indicatives, renseignez-vous auprès de votre centre). |
| Cours du soir : | |
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Les cours commencent le plus souvent à 18h30 dans les centres. |
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| Cours en journée : | |
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Se renseigner auprès du centre pour connaître les horaires. |
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| Cours en ligne : | |
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Les cours sont diffusés sous forme de séances numériques via une plateforme d'e-learning animées et tutorées par un enseignant. Des regroupements peuvent être proposés dont certains sont obligatoires. |
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| Classe virtuelle : | |
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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…) |
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| Cours en ligne hybride : | |
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Cette modalité propose une majorité de cours en ligne tuteurés et des regroupements en présentiel obligatoires. |
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| Cours hybrides : | |
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Cette modalité mixe des cours en présentiel (en cours du soir ou en journée) et des cours en ligne. |
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| Cours en ligne organisés par un autre centre CNAM Régional : |
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Les cours sont diffusés sous forme de séances numériques via une plateforme d'e-learning animées et tutorées par un enseignant. |
