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Cnam Loire-Atlantique

Non finançable CPF
Salarié en poste / Demandeur d'emploi / Entreprise
En ligne
Présentiel
Public admis
Salarié en poste
Demandeur d'emploi
Entreprise
Etudiant
Prix
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Durée
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Niveau visé
Niveau BAC + 5
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Cette formation est disponible dans les centres de formation suivants:
  • 44 - Nantes
Objectifs
  • Analyser les besoins en données d'une organisation pour le reporting et l'aide à la décision
  • Concevoir des bases de données relationnelles ou multidimensionnelles en respectant les règles de modélisation (ex. : modèle étoile, flocon)
  • Mettre en œuvre des outils d'intégration et d'alimentation de données (ETL : extraction, transformation et chargement des données) en s'assurant de la qualité et de l'intégrité des données
  • Interroger une base de données à l'aide de requêtes optimisées pour répondre à des besoins d'analyse complexes en tenant compte de leur impact environnemental
  • Assurer une gouvernance des données en terme de fiabilité, d'éthique, de pertinence et de conformité réglementaire
  • Collecter, nettoyer et préparer des données pour une analyse statistique.
  • Réaliser des analyses statistiques descriptives et inférentielles en utilisant des logiciels dédiés
  • Interpréter les résultats statistiques en tenant compte des objectifs de l'organisation
  • Produire des rapports clairs et synthétiques pour présenter les résultats aux parties prenantes
  • Identifier les indicateurs pertinents pour le suivi des performances d'un processus ou d'une organisation
  • Concevoir des tableaux de bord interactifs en utilisant des outils dédiés
  • Intégrer des outils de visualisation avancée pour explorer et communiquer des recommandations d'actions (insights) à partir des données
  • Automatiser la mise à jour des tableaux de bord en s'appuyant sur des flux de données en temps réel
  • Identifier les problématiques métiers pouvant être résolues par des modèles de machine learning
  • Implémenter des modèles prédictifs (régression, classification) en utilisant des librairies existantes
  • Évaluer les performances des modèles en utilisant des métriques adaptées
  • Appliquer des modèles à des problématiques concrètes (prévision de ventes, segmentation client, détection d'anomalies)
  • Utiliser les outils numériques de référence en marketing digital pour acquérir, traiter, produire et diffuser de l'information ainsi que pour collaborer en interne et en externe
Programme
Non renseigné

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