Parcours Data Science

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

Nos modules Data science

Analyser les données de ventes d'un site E-commerce

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

Machine learning : Détecter les spams sur un site de Classfields

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

Créer et manipuler une base de données MySQL

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

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

Faire des prédictions sur la pluviométrie d'une région

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

Réaliser une étude de santé publique

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

Modèle de scoring pour une institution bancaire

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

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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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