sur bandeau ligne 2
CU : Méthodes de base du Data mining niveau 1
- Durée : 31 h
- Accessible en : Formation continue
- Langue(s) d'enseignement : Français
- Niveau de diplôme requis à l'entrée : Master
- Niveau de diplôme validé à la sortie : Certificat universitaire (CU)
- Date de publication : 24-11-2020
Compétences visées
Compétences du certificat universitaire
- Maîtrise des objectifs et des méthodes du data mining (applications : recherche d’associations, construction de segmentation et mesure d'efficacité d’une campagne marketing)
- Maîtrise des objectifs et des méthodes du géomarketing (applications : délimitation d’une zone de chalandise d’un point de vente, estimation du potentiel économique d’un territoire et mesure de son attractivité)
Intervenants
- Jean François Verhaeghe, chargé de cours à la Faculté des sciences économiques et sociales, chef de projet datamining à la Caisse régionale de Crédit Agricole,
- Alboury Ndao, chargé de cours à la Faculté des sciences économiques et sociales, expert études Géomarketing à la Caisse régionale de Crédit Agricole
Modalités d'admission/Conditions d'accès
Pré-requis
- Maîtrise des méthodes de base de la statistique Programmation SAS ou R
31 h de cours d'enseignement et de mise en pratique en salle informatique à raison de 3 journées et une demi-journée.
21 h + 10 h de TP en salle informatique (selon disponibilités du stagiaire)
Dilpôme concerné
Master Management des systèmes d'information Parcous Siad - Data sciences
Le master SIAD offre, en formation continue, un ensemble coordonné de formations à tous ceux qui veulent s’initier au domaine des Data Sciences.
Le programme commence par l’apprentissage des fonctions de base de SAS (CU1). Il se poursuit par la maîtrise des techniques de l’économétrie qualitative (CU2) et de l’analyse des données (CU3). Viennent ensuite l’acquisition des fondamentaux du data mining (CU4 et CU5) puis l’apprentissage des nouvelles techniques liées au web et au traitement des données textuelles (CU6). Le programme se clôt par une formation aux techniques du Big Data (CU7).
Ce programme peut également être utilisé « à la carte » pour tous ceux qui veulent conforter ou élargir leurs connaissances dans l’un ou l’autre de ces domaines. Selon les compétences déjà acquises, chacun peut ainsi choisir, dans cet ensemble de certificats universitaires, celui ou ceux qui correspondent à son besoin.
- CU1 Introduction à la programmation SAS 30h
- CU2 Econométrie des variables qualitatives 24 h
- CU3 Analyse de données 40 h
- CU4 Méthodes de base du data mining niveau 1 31 h
- CU5 Méthodes de base du data mining niveau 2 36 h
- CU6 Méthodes de la statistique textuelle et Web Analytics 48 h
- CU7 Méthodes de base du Big Data 45 h
Secteurs d'activité
Tous secteurs
Développer les connaissances, les capacités d’analyse et d’accès au monde du travail, telle est l’ambition des formations que nous proposons. N'hésitez pas à consulter l'ensemble de notre offre de formation ou à prendre contact avec nos conseillères formation pour toutes demandes complémentaires.
Contacts admnistratifs
- RAMOS Sophie
03 62 26 87 46
cufc-shs@univ-lille.fr
- LESCOFFIT Bénédicte
03 62 26 87 05
Responsable du CU
- Virginie Delsart
virginie.delsartuniv-lillefr
Composante portant le CU
FaSEST - Faculté des sciences économiques, sociales et des territoires
- Dates : Nous consulter
Ouverture à partir d'un nombre minimum d'inscription - Durée : 31 h
- Tarifs : 2020
- Entreprise ou Pôle emploi 16 €/h
- Individuel : 8 €/h
- Lieu de formation : FaSEST - Faculté des sciences économiques, sociales et des territoires - Villeneuve d'Ascq