Parcours Data Science

Nous organisons des formations pratiques en présentiel ou en ligne, qui vous aideront à booster vos performances.

Nos modules Data science

Sélectionner les données pertinentes pour l'analyse, les outils d'analyse, et présenter les résultats avec de beaux graphiques Excel ou ggplot.

  • Traitement, description, visualisation de données
  • Analyse de données marketing et de ventes
  • Probabilité, Statistiques inférentielles
  • Initiation aux outils de Data Science
  • Construire un modèle de prédiction pour identifier les spams sur un site web de classfields

  • Régression linéaire et logistique
  • Apprentissage supervisé et non supervisé
  • Entrainement de modèle statistique
  • Estimation de paramètres
  • Validation de modèle
  • Concevoir et créer une base de données MySQL, puis y faire des requêtes pour extraire des données pertinentes

  • Algèbre relationnel - MySQL
  • Modéliser et implémenter une base de données relationnel avec UML
  • Administrer une base de données avec MySQL
  • Segmenter les clients d'une compagnie d'assurance afin d'optimiser les campagnes de marketing

  • Data Mining non supervisé
  • Méthode par arbre de classification
  • Méthode des K-Means
  • Réduction de dimensions : ACP
  • Analyse des critères de segmentation
  • Rééchantillonnage par Bootstrap
  • Vous êtes dans la station météo d'une région donnée et vous devez faire des prédictions sur la pluviométrie de cette région

  • Comprendre les séries temporelles
  • Tendance, saisonnalité et périodicité
  • Modéliser une série temporelle
  • Tests et estimation des paramètres
  • Analyse des résidus - Validation de modèle
  • Ajustement de modèle et prédiction
  • Analyser les données de l'OMS sur le paludisme en Afrique

  • Initiation à la biostatistique/ Epidémiologie
  • Modélisation statistique
  • Choix d'un modèle
  • Evaluation de la performance d'un modèle
  • Gestion des données manquantes
  • Au sein d'une institution bancaire, vous devez aider à octroyez des prêts aux clients

  • Data Mining supervisé
  • Modéle de prédiction (prédicteur logistique, prédicteur par arbre, prédicteur K-NN, prédicteur de Bayes, méthode SVM)
  • Performance d'une prédiction
  • Evaluation de la qualité d'un modèle
  • Pourquoi choisir de se former chez DataOptime ?

    Ce que nous faisons

    Agence de marketing et Data Science, nous gérons au quotidien les pages de nos clients au Cameroun, en Côte d’Ivoire et en France.

    Pourquoi nous sommes spéciaux

    Professionnels de la Data, nous savons écouter et interpréter les données d’activités et les utiliser pour optimiser les stratégies marketing déployées.

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