Licence pro mention metiers du decisionnel et de la statistique Web analytics

Cnam Loire-Atlantique

Non finançable CPF

Salarie / DemandeurEmploi / Entreprise

En ligne

Présentiel

Public admis

Salarié en poste

Demandeur d'emploi

Entreprise

Étudiant

Prix

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Durée

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Niveau visé

Niveau BAC + 5

Localité

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En présentiel

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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)

Programme

Non renseigné

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