De plus en plus utilisées pour simplifier et optimiser le processus de formation, les plateformes LMS jouent un rôle important pour les entreprises, mais aussi pour les apprenants et les étudiants. Cette plateforme pédagogique présentée sous forme de logiciel en ligne est en effet spécialement utilisée pour la formation à distance. Disposant de nombreuses fonctionnalités, la mise en place d'une plateforme LMS requiert la prise en compte de plusieurs éléments. Que faut-il savoir sur les plateformes LMS? Quels sont leurs avantages? Formation à distance statistique la. Quelles sont les méthodes permettant de les mettre en place? Qu'est-ce qu'une plateforme LMS? Apparues au début des années 2000, les plateformes LMS sont utilisées pour administrer les offres pédagogiques aussi bien en digital qu'en présentiel. Ceci afin de favoriser la diffusion de parcours de formations auprès des apprenants, qu'ils soient salariés ou lycéens. Au sein d'une entreprise par exemple, ce qu'offre un LMS est notamment l' implication accrue des apprenants.
Public cible Toute personne amenée à piloter sa production à l'aide de la Maîtrise Statistique des Processus Programme de la formation
Objectifs de la formation La parcours Sciences des données: exploration et modélisation statistique ouvrira à partir de la rentrée 2022. Spécificités de la formation Les compétences communes aux 2 parcours: Collecter des données pertinentes, les valider et les structurer dans de vastes entrepôts de données ( Data Warehouse). Formation à distance statistique gratuite. Utiliser des outils d'analyse statistique pour la prise de décision. Développer des indicateurs quantitatifs et de performance. Organiser, exploiter et synthétiser les données. Choisir un modèle statistique afin de mettre en évidence les principales liaisons entre les variables. Développer des programmes pour répondre aux besoins des analyses statistiques, du reporting et de visualisation de données.
Publié le 29 novembre 2021 – Mis à jour le 31 mai 2022 Diplôme universitaire Data Analyst (DUDA) Résumé Le diplôme universitaire (DU) Data Analyst est une formation professionnelle visant à former les Data Analysts de demain. Entièrement en distanciel, son rythme flexible est conçu pour s'adapter aux impératifs d'un public d'actifs. En savoir plus Détails Objectifs de la formation Cette formation vise à former les Data Analysts de demain. Licence professionnelle métiers du décisionnel et de la statistique - parcours statistique et informatique décisionnelle : big data - en contrat pro. Elle s'adresse à des personnes désireuses d'acquérir des compétences qui répondent aux besoins d'un secteur en forte tension sur le marché de l'emploi. Points forts: Une formation en effectif réduit axée sur la pratique. Un accompagnement personnalisé en fonction des besoins et projets des apprenants (possibilité de travailler sur les données de votre entreprise). Une pédagogie qui allie travail en autonomie, échange avec les pairs et mentoring par un enseignant-chercheur, pour un rythme flexible et adapté aux contraintes de chacun.
Plus de détails serontfournis ultérieurement. Capacité maximale: 10 étudiants Horaire: De 15h30 à 18h20
Maîtrise opérationnelle des notions d'estimation d'un paramètre, d'intervalle de confiance, de tests d'hypothèse,... Régression linéaire, logistique et analyse de la variance Acquérir la connaissance méthodologique et pratique des méthodes de modélisation que sont la régression linéaire, la régression logistique, l'analyse de la variance et de la covariance. Formation C1206 | Pôle emploi. Elles permettent d'obtenir une analyse explicative d'un phénomène, de confirmer des hypothèses, de prendre des décisions ou encore d'effectuer des prévisions Analyse des données: méthodes exploratoires (ACP, AFC, classification) 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 Analyse des données: méthodes décisionnelles Découvrir les principales méthodes décisionnelles d'analyse des données (arbres de décision, règles d'association, régression multiple, analyse discriminante,... ), choisir celle appropriée au problème et aux données.
Des consultants expérimentés partagent leur savoir-faire avec les participants.
Pokemon Gold Rom Ds, 2024