L'analytique des données

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L'analytique de données en entreprise (« Business Analytics ») concerne le processus de la transformation des données en action pour soutenir le management des organisations et des marchés. Une bonne compréhension de l’analytique de données est le prérequis à toute initiative de « Big Data ».  Ce module offre une expérience "hands-on" pour comprendre la valeur ajoutée de l'analytique dans la compréhension, la modélisation et la résolution des problèmes clefs en marketing, production, gestion des ressources physiques et humaines, finance et comptabilité.  

Course Hours : 15 or 30 hours - Teaching Language : English or French

  • Objectifs pédagogiques

Les conférences et les ateliers de ce module intègrent les applications de SAS Visual Analytics pour développer les connaissances et les compétences fondamentales de l’analyse des données quantitatives et qualitatives, les modèles descriptifs, prédictifs et prescriptifs, et le management basé sur les « faits », à tout niveau de l’organisation.  Organisée autour des études de cas provenant de diverses organisations et industries, la pédagogie est conçue pour préparer les étudiants à une certification SAS.

  • Learning Outcomes

On successful completion of the course, the students shall be able to analyze:

    • Organize and aggregate data using appropriate descriptive statistics.
    • Understand the concept of probability and be able to calculate probabilities required in order to perform statistical inferences.
    • Use discrete and continuous random variables and their corresponding distributions to calculate probabilities.
    • Apply  the concept of a sampling distribution and primary sample statistics and their distribution
    • Given a research question, formulate appropriate hypotheses, choose test statistics, describe the evaluation criteria, and draw an appropriate business conclusion 
  • Concepts and theories to which students are exposed during the course
  • Bivariate Distributions
  • Business Analytics
  • Classification models
  • Clustering
  • Conditional Probability
  • Data Dashboards
  • Data Mining
  • Decision Models
  • Goodness of fit measures
  • Logistic Regression
  • Portfolio Management
  • Pricing Analytics
  • Regression Analysis
  • Statistical Inference

 

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