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Ci contre le lien pour participer à l’évènement : INSCRIPTIONS

Ou par e-mail aux adresses suivantes: 

conctact@armor-analytics.com 

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Participation gratuite avec un nombre de places limitées.

INSCRIPTION EN LIGNE OBLIGATOIRE


PARTENAIRES

OBJECTIFS    


En complément des connaissances disciplinaires et méthodologiques déjà acquises, ce séminaire vise à renforcer ou faire découvrir aux participants :

  • Les principaux outils informatiques et statistiques servant à l’analyse exploratoire des données.
  • La mise en pratique des principaux modèles d’apprentissage automatique à travers l’usage du langage de programmation R.
  • La revue de quelques cas pratiques portant sur la mise en place de projets de collecte et d’analyse de données combinant approche quantitative et qualitative.
  • La compréhension du nouveau contexte métier qui consacre l’émergence de la science des données et les techniques d’intelligence artificielle favorisées par l’accessibilité croissante aux données numériques


PUBLIC CONCERNE

    

  • Etudiants en Licence, Master et Doctorat  des UFR suivantes : LSH, SEG, SJP, CRAC


PRE-REQUIS


  • Notions de base en statistiques
  • Être à l’aise avec l’outil informatique et disposer d’un ordinateur personnel
  • Fondamentaux de la recherche en sciences humaines et sociales (méthodologie d’enquête, formulation d’hypothèses de recherche)


PROGRAMME


Le séminaire sera composé de 4 demi-journées au cours desquelles les participants seront amenés à manipuler par eux-mêmes des données. Les cours seront en français. Quelques supports seront en Anglais.


JOUR 1 : 9H-12h 30

Revue des notions de base en AED (Analayse Exploratoire des Données)

  • Données, Connaissance, Information
  • Types de données
  • Populations et variables
  • Gestion des cas extrêmes et des données manquantes
  • Hypothèse
  • Modèle, Modélisation
  • Algorithme
  • Intelligence artificielle
  • Apprentissage automatique (Machine Learning )
  • Big Data
  • Données structurées et données non structurées
  • Open Data
  • Les métiers de l’analyse des données

JOUR 1 : 14H-17h30

Introduction au logiciel et langage de programmation R

  • Mise en place de l’environnement de travail
  • Bref Historique de R
  • Structure, interface et types d’objets
    • Vecteurs
    • Facteurs
    • Tableaux
    • Listes
    • Matrices
    • Data Frames

JOUR 2 : 9H-12h 30

Applications métier

  • Cas Pratiques d’AED
  • Web scraping & Web Analytics
  • Analyse statistique de réseaux sociaux
  • Analyse de données textuelles (Text-mining)
  • Data-Driven projects (11 études de cas)

Gestion de projets data en ligne, Cloud Computing

  • Jupyter Notebook
  • Rpubs
  • Git

JOUR 2 : 14H-17h 30

Ethique, Qualité, Sécurité et confidentialité des données

  • La réglementation sur la protection des données personnelles
  • Anonymisation
  • Données ouvertes et données privées