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Business Intelligence (2) - Visualisation et Valorisation NFE212 |
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|---|---|---|
| MODALITÉS DE DÉPLOIEMENT | Période | Crédits ECTS |
| Formation ouverte et à distance (FOAD) | Second semestre | 6 |
| Année universitaire | Certificateur | Durée indicative |
| 2025 - 2026 | Conservatoire National des Arts et Métiers | 45 heures |
Condition d'accès / publics visés:
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
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.
Compétences visées :
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
Modalités de validation et d’évaluation:
Projet(s): Projet(s) à réaliser amenant la livraison d'un livrable
Examen final: Examen final portant sur l'ensemble des connaissances et des savoirs de l'enseignement
Accompagnement et suivi:
Cette UE est constitutive des diplômes suivants:
Cette UE est constitutive des diplômes suivants :
- MR11603A - Libellé non disponible
- MR11603B - Libellé non disponible
- CYC9105A - Diplôme d'ingénieur Spécialité informatique parcours Informatique systèmes d'information
ECTS: 6
| Volume Horaire indicatif | Financement individuel hors tiers financeur et CPF | Tarif de référence (Employeur) |
|---|---|---|
| 45 heures | 450.00 | 900.00 |
Indexation officielle FORMACODES:
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INFOS PRATIQUES
45 heures
ModalitéFormation ouverte et à distance (FOAD)
PériodeSecond semestre
Date de début des coursInformation Indisponible
Date de fin des coursInformation Indisponible
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