Maîtriser l'analyse exploratoire des données pour la stratégie d'entreprise — Montée en compétences | Arokosma

La transformation des métiers accélère. La formation Maîtriser l'analyse exploratoire des données pour la stratégie d'entreprise vous donne les compétences pour rester dans la course.

Cette formation professionnelle vise à fournir aux participants les compétences nécessaires pour analyser efficacement des jeux de données complexes à des fins de prise de décision. En une journée, les apprenants découvrent les méthodes exploratoires les plus pertinentes : l'Analyse en Composantes Principales pour réduire la dimensionnalité, l'Analyse Factorielle des Correspondances pour identifier des liens entre variables catégorielles, et les techniques de classification supervisée et non supervisée pour segmenter les données. Les exercices pratiques s'appuient sur des cas concrets issus de secteurs variés, garantissant une application immédiate des connaissances acquises en entreprise.

Objectifs

• Identifier les méthodes exploratoires adaptées à ses problématiques métiers", "Interpréter les résultats d'une ACP et d'une AFC", "Appliquer des techniques de classification pour segmenter des données", "Traduire les analyses en recommandations actionnables", "Optimiser ses prises de décision à partir de données", "Comprendre les limites des méthodes et anticiper les biais"]

Programme

[{"module": "Méthodes exploratoires pour l'analyse des données", "content": "Introduction aux méthodes exploratoires : objectifs et cas d'usage en entreprise. Présentation détaillée de l'Analyse en Composantes Principales (ACP) : principe, calcul des axes, interprétation des résultats. Atelier pratique : application de l'ACP sur un jeu de données réel avec interprétation des composantes principales et visualisation des projections. L'Analyse Factorielle des Correspondances (AFC) : distinction avec l'ACP, traitement des données catégorielles, construction et lecture des cartes factorielles. Exercice guidé : analyse d'un tableau de contingence pour identifier des associations entre variables. Techniques de classification : distinction entre supervised et unsupervised learning, présentation d

Modalités

• Durée : 1 jour (7 heures)
• Format : presentiel
• Tarif : Sur devis , finançable OPCO

Cette formation est dispensée par BusinessDigital.fr, organisme certifié Qualiopi (NDA 84692529769).