DU Executive master Statistique et big data
Université Paris Dauphine-PSL - Dauphine Executive Education
Non finançable CPF
Salarié en poste / Demandeur d'emploi / Entreprise
Présentiel
Public admis
Salarié en poste
Demandeur d'emploi
Entreprise
Etudiant
Prix
15900 €
Durée
Nous contacter
Niveau visé
Niveau BAC + 5
Localité
En présentiel
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Objectifs
Afin de valoriser les données brutes et multiformes du big data pour en constituer une aide à la décision, acquérir le bagage scientifique du data scientist (mathématiques,statistiques), la rigueur indispensable pour le traitement des données; connaitre les méthodologies statistiques récemment développées.
Programme
Module 1 : les bases de la statistique (Remise à niveau en probabilités-Estimation classique, tests, régions de confiance-Modèle linéaire gaussien-Mise en pratique statistique sous le logiciel R).
Module 2 : statistique avancée (Choix de modèles-Modèles linéaires généralisés-Régression non-paramétrique-Analyse de données et techniques de scoring-Bases de données sous SQL-Données fonctionnelles-Valeurs extrêmes-Modèles de survie-Approche bayésienne-Algorithmes bayésiens-Séries temporelles-R avancé-Python-Mini projets-Données manquantes).
Module 3 : apprentissage et big data (Estimation en grandes dimensions-Optimisation et mise en pratique sous Hadoop et Spark- Apprentissage supervisé-Graphes-Deep learning-Classification non supervisé-Ethique et protection des données-Calcul parallèle-Cloud computing-Visualisation des données-Mise en pratique marketing-Mise en pratique actuariat-Case studies in Finance).
Module 2 : statistique avancée (Choix de modèles-Modèles linéaires généralisés-Régression non-paramétrique-Analyse de données et techniques de scoring-Bases de données sous SQL-Données fonctionnelles-Valeurs extrêmes-Modèles de survie-Approche bayésienne-Algorithmes bayésiens-Séries temporelles-R avancé-Python-Mini projets-Données manquantes).
Module 3 : apprentissage et big data (Estimation en grandes dimensions-Optimisation et mise en pratique sous Hadoop et Spark- Apprentissage supervisé-Graphes-Deep learning-Classification non supervisé-Ethique et protection des données-Calcul parallèle-Cloud computing-Visualisation des données-Mise en pratique marketing-Mise en pratique actuariat-Case studies in Finance).
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