L’objectif de ce cours est de voir les deux sortes d’approches qui permettent l’analyse des données à des fins décisionnelles :
- Les outils descriptifs, tels les outils de reporting OLAP et les outils de visualisation, qui permettent au décideur d’avoir une vision synthétique ou dynamiquement plus détaillée par un système de zoom ;
- L’analyse explicative et prédictive, qui fait largement appel à l’intelligence artificielle. Les données sont analysées et intelligemment classées ou transformées en modèles de prédiction.
Visualisation des données structurées ou massives
- Langages d’interrogation MDX et SQL OLAP
- Outils de reporting OLAP
- Outils de visualization (Dataviz)
Valorisation des données, intelligence prédictive
- Fouille de données (Data Mining)
- Fouille de textes (Text Mining)
- Classification (Clustering), regression linéaire (Linear Regression)
- Analyse prédictive (Predictive Analysis)
- Apprentissage supervisé ou non supervisé (Machine learning)
- Apprentissage profond et réseaux de neurones (Deep Learning and Neural Networks)
- Data science avec R et R-Studio
Possession de connaissances ou d'expérience ou d'un diplôme sur le décisionnel.