Business analytics, big data, IA et Transformation Digitale

1. Théorie, méthodes et modèles analytiques

Comprendre et décrire la théorie et la méthodologie des modèles statistiques, économétriques et commerciaux.

2. Analyse des Big Data

Préparer les données, construire et estimer des modèles et extraire des informations à partir d’énormes ensembles de données structurées et non structurées.

3. Programmation

Construire des codes pour gérer et analyser de grandes quantités d’informations.

4. Intelligence Artificielle

Mettre en œuvre des techniques d’intelligence artificielle pour obtenir un aperçu de grandes quantités d’informations.

5. Gestion des données

Traiter des informations non structurées, semi-structurées ou structurées provenant de nombreuses sources différentes.

6. Gestion de projets de données

Construire, suivre et contrôler un projet autour des sciences de données.

7. Perspectives internationales de l’analytique d’affaires et de l’intelligence artificielle

Construire son propre réseau professionnel et faciliter son insertion professionnelle internationale.

8. Méthodes et dynamique de recherche en Business Analytics et Intelligence Artificielle

Rédiger un rapport scientifique de qualité sur un sujet lié aux sciences des données, à l’analytique d’entreprise ou à l’intelligence artificielle.

• Data Scientist, orienté informatique
• Data Scientist, orienté analyse
• Consultant Big Data
• Quantitative Analyst Modeler
• Business Data Analyst
• Responsable ou consultant en Business Analyst
• Responsable en Business Intelligence
• Analyste des produits et des ventes
• Analyste des ventes et des livraisons
• Analyste de données marketing
• Operation Data Scientist
• Consultant en données
• Machine Learning Data Analyst
• Quantitative Studies Manager
• Data Enabler
• Data Visualization Consultant
• Data Manager
• Social Data Analyst

1. Affaires et société basées sur les données

Décrire et analyser les spécificités et défis du phénomène du big data

2. L’analyse du Big Data

Construire et estimer des modèles, extraire des informations à partir d’énormes ensembles de données structurées et non structurées (big data).

3. Comportement du consommateur

Comprendre le défis et tendances en matière de comportement du consommateur.

4. Marketing axé sur les données

Résoudre les problèmes marketing grâce à l’analyse et l’exploitation de données.

5. Apprentissage automatique et intelligence artificielle

Mettre en œuvre des techniques d’intelligence artificielle (y compris le Machine Learning et le Deep Learning) pour résoudre des défis marketing.

6. Programmation du Big Data

Créer des programmes informatiques avancés pour analyser de grandes quantités de données.

7. Perspective internationale en matière de big data, d’analyse marketing et d’intelligence artificielle.

Ce module vous amène à construire votre propre réseau professionnel à l’international.

8. Méthodes de recherche et dynamique de l’analytique commerciale et de l’intelligence artificielle. Être capable de rédiger un rapport scientifique de qualité sur un sujet lié aux sciences des données, au Business Analytics ou à l’intelligence artificielle.

• Data Analyst
• Data Strategist
• Data Planner
• Marketing Scientist
• Consultant en Big Data
• Data Scientist
• Marketing Strategist
• Expert/Analyst in marketing analysis/ marketing research/CRM/ credit analysis
• Business Data Analyst
• Data Enabler
• Data Visualization Consultant
• Marketing Data Analyst
• Entrepreneur
• Customer intelligence manager
• E-marketer
• Responsable en Recherche Opérationnelle
• Business Intelligence Consultant
• Data Manager
• Social Data Analyst