Datavisualisation
2 jours de formation pour mettre au point des visualisations de données impactantes !
Vue d'ensemble
Pour suivre cette formation, il est conseillé de disposer de connaissance des
contraintes liées à la donnée (format, préparation de source de données…), d’être
familier avec l’utilisation de tableaux de bord (en être un utilisateur récurrent est
une bonne chose afin de pouvoir apprécier certaines fonctionnalités pouvant
répondre à ses propres besoins).
Objectifs pédagogiques
Programme détaillé
Présentation et objectifs
Accueil des participants, présentation du programme et des objectifs pédagogiques. État des lieux des connaissances et attentes individuelles.
Machine learning et IA
Concepts fondamentaux du ML : apprentissage supervisé/non supervisé, évaluation de modèles. Introduction au deep learning et au NLP.
Entraînement d’un modèle de classification sur un dataset réel
Introduction à l'écosystème data
Panorama du domaine : data engineering, data science, analytics, BI. Rôles et responsabilités dans une organisation data-driven.
Analyse et visualisation
Requêtes analytiques, agrégations, fenêtres SQL. Principes de datavisualisation et bonnes pratiques de design de dashboards.
Création d’un dashboard interactif à partir d’un jeu de données
Stockage et modélisation
Data warehouses, data lakes, lakehouses. Modélisation dimensionnelle (Kimball), schémas en étoile et en flocon.
Conception d’un modèle dimensionnel à partir d’un cas métier
Synthèse et certification
Récapitulatif des acquis de la formation. Conseils pour approfondir et prochaines étapes. Préparation à la certification le cas échéant.
QCM de validation des acquis et évaluation de satisfaction
Prochaines sessions
Avis des participants
Financement
Cette formation est éligible aux financements OPCO et FNE-Formation. Nos équipes vous accompagnent dans le montage de votre dossier.
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