Toutes les formations Data Value

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Machine LearningPar Data Value

Découvrir les principales étapes d'une étude de Machine Learning et un panorama des méthodes associées (Data Mining, Analyse de Données). Apprendre à extraire de l’information utile à partir de données volumineuses, changeantes, non structurées.

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Introduction au Big DataPar Data Value

Comprendre le concept du Big Data
Être capable d'identifier l’écosystème et comprendre les technologies associées
Savoir anticiper son intégration dans les activités informatiques de l’entreprise

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Introduction à la démarche Lean Six SigmaPar Data Value

Comprendre l’intérêt de la démarche Lean Six Sigma et appréhender sa philosophie. Vous découvrirez la méthodologie DMAIC, la démarche LEAN, leur complémentarité et mesurerez le bénéfice des certifications Yellow, Green et Black Belt.

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Design For Six SigmaPar Data Value

Connaître les méthodes et outils de la conception robuste et des plans d'expériences pour application du cycle DMADV de la méthodologie Design For Six Sigma

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Système d’Information Géographique (SIG) – Les conceptsPar Data Value

Se familiariser avec les notions de base de l’information géographique et acquérir des connaissances théoriques et pratiques pour déployer un Système d'Information Géographique

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Ruby On RailsPar Data Value

Savoir écrire un programme en Ruby, comprendre la conception Modèle-Vue-Contrôleur (M.V.C.) et maîtriser les composantes de Rails.

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MathcadPar Data Value

Devenir autonome dans l'utilisation du logiciel de calcul et d'édition mathématique Mathcad. Découverte des principales fonctionnalités du logiciel au travers d’exemples applicatifs : gestion des données, réalisation de graphiques 2D et 3D, mise en œuvre de calculs numériques et symboliques, découverte de la programmation, ...

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La cartographie des processusPar Data Value

Acquérir une connaissance approfondie des différentes cartographies de processus

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Analyse des données : méthodes exploratoires (ACP, AFC, classification)Par Data Value

Découvrir les principales méthodes exploratoires d'analyse des données (ACP, AFC, Classification) afin de mettre en évidence les liaisons entre paramètres, les similitudes et différences entre observations. Interpréter les résultats numériques et graphiques, éviter les pièges, savoir résumer l'information obtenue et communiquer les résultats importants

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Résolution de problèmes : méthodes et outilsPar Data Value

Découvrir les principales méthodes de résolution de problèmes, acquérir la méthode logique et les outils de résolution de problèmes. Savoir identifier le problème et respecter les principes et les étapes d’analyse. Trouver des solutions pertinentes et élaborer des plans d’actions pour gagner en efficacité.

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