Data Science et enjeux

Objectifs

Comprendre le rôle de la data science dans la collecte, l’analyse et l’exploitation des données pour résoudre des problématiques complexes
Apprendre à utiliser les outils et les techniques de la data science pour extraire des insights pertinents à partir de grandes quantités de données
Maîtriser les principaux algorithmes et modèles de data science pour prédire des comportements et optimiser les décisions stratégiques
Savoir appliquer la data science aux enjeux commerciaux, marketing, et opérationnels pour améliorer la performance de l’entreprise

Participants

Responsables marketing, chefs de projet digital, data analysts, data scientists, responsables produits, et toute personne impliquée dans l’analyse et l’exploitation des données

Pré-requis

Connaissances de base en statistiques, gestion des données et marketing digital

Programme

Définir ce qu’est la data science et son rôle dans la transformation des données en insights exploitables
Comprendre les enjeux de la data science : analyser des données massives pour extraire des modèles et des tendances
Apprendre les techniques de collecte et de nettoyage des données pour garantir leur qualité avant l’analyse
Utiliser des outils de data science comme Python, R, et des bibliothèques de machine learning pour réaliser des analyses avancées
Appliquer des algorithmes d’apprentissage supervisé et non supervisé pour la classification, la régression et le clustering
Intégrer des techniques de data science dans la prise de décision stratégique : utilisation de modèles prédictifs pour améliorer les campagnes marketing, les ventes et la gestion des risques
Gérer les défis éthiques de la data science : garantir la confidentialité, la sécurité des données et respecter les réglementations (RGPD)
Analyser les résultats des modèles de data science : utiliser des métriques de performance pour valider la précision des prédictions et ajuster les modèles
Développer des solutions basées sur les insights issus de la data science pour améliorer les performances opérationnelles, commerciales et marketing
Savoir communiquer les résultats de l’analyse des données aux parties prenantes de manière claire et compréhensible

Exercices pratiques

Appliquer un algorithme de machine learning pour analyser un jeu de données et prédire des comportements consommateurs
Utiliser un outil de data science pour créer un modèle prédictif qui améliore le ciblage d’une campagne marketing
Analyser un jeu de données réelles (ex : ventes, interactions sur site, ou comportements clients) pour extraire des insights stratégiques
Créer une visualisation interactive des résultats de data science pour aider à la prise de décision par les équipes métiers

Aptibox

Check-list pour réussir l’intégration de la data science dans les stratégies d’entreprise
Les 10 erreurs courantes dans l’utilisation de la data science et comment les éviter
Outils et ressources recommandés pour l’analyse des données et l’application des modèles de data science
Guide pour évaluer l’impact des solutions basées sur la data science et ajuster les stratégies en fonction des résultats obtenus

Référence

MAK59

Participants

Individuel
Collectif

Durée

2 heures

Prix

580,00 € HT

Format

Distanciel
Présentiel

Dates

Sur mesure

Options

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Coaching
Entrainement intensif
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