Le Certificat en Introduction à l’analyse de données et à la prise de décision informatisée offre une formation complète sur les principes fondamentaux, la collecte, la purification et l’analyse des données. En mettant l’accent sur des outils tels que Python, R, et Excel, ainsi que sur la modélisation statistique, les participants acquièrent des compétences essentielles pour interpréter les résultats et intégrer efficacement l’analyse de données dans le processus décisionnel. Ce programme vise à former des professionnels capables de communiquer des conclusions pertinentes aux parties prenantes et d’évaluer les risques associés à la prise de décision basée sur les données.
OBJECTIF DE LA FORMATION :
- Acquérir une connaissance approfondie des principes fondamentaux liés aux données brutes, aux informations et aux connaissances, ainsi que du rôle crucial de l’analyse de données dans le processus décisionnel
- Développer des compétences pratiques dans la collecte et la purification des données en utilisant diverses sources, notamment les bases de données, les fichiers et les ressources en ligne
- Familiarisation avec des outils informatiques renommés tels que Python, Excel, ainsi que la compréhension des bibliothèques d’analyse de données et de visualisation
- Apprendre et appliquer des techniques d’analyse de données, y compris les statistiques descriptives, l’analyse exploratoire des données (AED) et la visualisation à l’aide de graphiques, de cartes et de tableaux de bord
- Comprendre les concepts de modélisation statistique, y compris la régression, la classification et le regroupement, pour anticiper et interpréter les tendances dans les données
- Développer des compétences d’interprétation des résultats afin de guider les prises de décision, tout en apprenant à communiquer de manière efficace les conclusions aux parties prenantes
- Apprendre à intégrer les résultats de l’analyse de données de manière efficace dans le processus décisionnel organisationnel
- Évaluer les risques et les limitations associés à la prise de décision basée sur les données
PUBLIQUE CIBLE :
- Analystes de données en santé
- Responsables informatiques médicaux
- Professionnels de la santé impliqués dans la gestion des données cliniques
- Gestionnaires d’établissements de santé
- Toute personne souhaitant acquérir des compétences avancées dans ce domaine
PRIX : 450 €
** Tarif spécial pour les groupes et les entreprises.
Course Features
- Lectures 0
- Qcm 0
- Duration 3 mois
- Skill level Tous niveaux
- Language Français
- Nombre de place 20
- Assessments Yes
Plan de la Formation
- 6 Sections
- 0 Lessons
- 3 mois
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- Module 1: Introduction à l'analyse de données et à la prise de décision informatisée (3 heures)Principes fondamentaux : données brutes, informations, connaissances. Rôle crucial de l'analyse de données dans le processus décisionnel. Présentation des outils et technologies employés.0
- Module 2 : Collecte et purification des données (3 heures)Origines des données : bases de données, fichiers, sources en ligne. Techniques de purification pour éliminer les données manquantes et aberrantes.0
- Module 3: Outils informatiques pour l\'analyse de données (4 heures)Logiciels renommés tels que Python, R, Excel, ainsi que des outils de traitement de données. Introduction aux bibliothèques d'analyse de données et de visualisation.0
- Module 4 : Techniques d'analyse de données (4 heures)Statistiques descriptives : moyenne, médiane, écart-type, etc. Analyse exploratoire des données (AED) pour déceler des tendances et des schémas. Techniques de visualisation : graphiques, cartes, tableaux de bord.
V-Modélisation statistique (4 heures).Présentation des modèles statistiques et prédictifs. Régression, classification, regroupement.0 - Module 5: Interprétation des résultats (3 heures)Analyse des résultats pour orienter les prises de décision. Communication efficace des conclusions aux parties prenantes.0
- Module 6 : Prise de décision informatisée (3 heures)Intégration des résultats de l'analyse dans le processus décisionnel. Évaluation des risques et des limitations liés à la prise de décision basée sur les données.0
