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OCTO Academy Maroc 

Formation Big Data Analytics

mardi 30 septembre 2014

Matin

INTRODUCTION AU BIG DATA

La genèse de Big Data : retour sur les projets fondateurs

Définir Big Data et ses objectifs

Comprendre les limites des systèmes d'informations traditionnels et l’intérêt de se lancer dans une nouvelle démarche

 

ILLUSTRATION : Retour d’expérience d’un projet actuel de Big Data dans la banque

Appréhender l’univers technologique du Big Data : qu’est-ce qu’Hadoop

 

INTRODUCTION A LA DATA SCIENCE ET L’ANALYTICS

Comprendre et démystifier le travail du datascientist

Quels sont ses objectifs, ses missions

Identifier le profil type du datascientist, ses outils et ses méthodes

Introduction au machine learning

Analyse supervisée / non supervisée : quelles différences

 

Focus sur l’analyse supervisée

Les typologies de problèmes qu’elle permet de résoudre : régression, classification

 

ILLUSTRATION Analyse supervisée et reconnaissance optique de caractère

  

Après-midi 

Focus sur l'analyse non supervisée

Les typologies de problèmes qu’elle permet de résoudre : clustering, réduction de dimension, détection d'anomalies

 

ILLUSTRATION Analyse non supervisée et lutte anti-fraude

Datavisualisation : comment visualiser les données pour mieux les comprendre

 

QUELLES APPLICATIONS DU BIG DATA POUR LA BANQUE ET L'ASSURANCE

Panorama des projets Big data et de data science appliquées à l'assurance

 

CAS PRATIQUE

Amélioration de la connaissance client et réconciliation des parcours digitaux multicanal

 

CAS PRATIQUE

Prédiction : Identification des séquences de navigation web mobile précédant un départ à la concurrence

 

CAS PRATIQUE

Analyse de signaux faibles en assurance-vie. Comment Internet influence les comportements des épargnants et comment les anticiper

 

CONCLUSION

 




* OCTO se réserve le droit d’annuler en cas de participation insuffisante.


TARIFS

Tarif public / personne* : 10 500 DHS HT 

Tarif Intra-entreprise : contactez nous.


* OCTO se réserve le droit d’annuler en cas de participation insuffisante.