Business Intelligence (2) - Visualisation et Valorisation
Code UE : NFE212
- Cours
- 6 crédits
- Volume horaire de référence
(+ ou - 10%) : 50 heures
Responsable(s)
Faten ATIGUI
Public, conditions d’accès et prérequis
Avoir suivi l'UE NFE211 "Business Intelligence (1) – Data Warehouse "
OU
possession de connaissances ou d'expérience ou d'un diplôme ou d’une unité de valeur sur le décisionnel
OU
possession de connaissances ou d'expérience ou d'un diplôme ou d’une unité de valeur sur le décisionnel
L'avis des auditeurs
Les dernières réponses à l'enquête d'appréciation pour cet enseignement :
Présence et réussite aux examens
Pour l'année universitaire 2022-2023 :
- Nombre d'inscrits : 39
- Taux de présence à l'évaluation : 56%
- Taux de réussite parmi les présents : 95%
Objectifs pédagogiques
Cette UE (NFE212) est normalement la suite de l’UE NFE211 « Business Intelligence (1) – Data Warehouse ». Le NFE211 donne les compétences pour élaborer une chaine décisionnelle fondée sur un Data Warehouse, et focalise sur la partie alimentation du Data Warehouse. Le NFE212 focalise sur la partie exploitation des données du Data Warehouse. Ainsi l’auditeur acquière une maitrise complète du processus, tant du point de vue gestion des données que du point de vue analyse des données.
Mais le NFE212 peut aussi bien être suivi sans avoir fait le NFE211, il donne dans ce cas des compétences sur l’exploitation des données massives (Data Science).
L’objectif de cette UE est de voir les deux sortes d’approches permettent l’analyse des données à des fins décisionnelles :
Mais le NFE212 peut aussi bien être suivi sans avoir fait le NFE211, il donne dans ce cas des compétences sur l’exploitation des données massives (Data Science).
L’objectif de cette UE est de voir les deux sortes d’approches permettent l’analyse des données à des fins décisionnelles :
- Les outils descriptifs, tels les outils de reporting OLAP et les outils de visualisation, qui permettent au décideur d’avoir une vision synthétique ou dynamiquement plus détaillée par un système de zoom ;
- L’analyse explicative et prédictive, qui fait largement appel à l’intelligence artificielle. Les données sont analysées et intelligemment classées ou transformées en modèles de prédiction.
Contenu
Visualisation des données structurées ou massives
- Langages d’interrogation MDX et SQL OLAP
- Outils de reporting OLAP
- Outils de visualization (Dataviz)
- Fouille de données (Data Mining)
- Fouille de textes (Text Mining)
- Classification (Clustering), regression linéaire (Linear Regression)
- Analyse prédictive (Predictive Analysis)
- Apprentissage supervisé ou non supervisé (Machine learning)
- Apprentissage profond et réseaux de neurones (Deep Learning and Neural Networks)
- Data science avec R et R-Studio
Modalité d'évaluation
- L’UE sera validée par un examen final et par un projet réalisé individuellement ou en binôme.
- Le sujet de projet sera choisi par l’élève en accord avec le professeur.
Si le projet fait suite à celui réalisé en NFE21, il permettra ainsi de mettre en place une chaîne décisionnelle complète, depuis l'alimentation jusqu'à la valorisation des données.
Le projet peut aussi permettre d’approfondir un point théorique (par exemple le Sentiment Mining ou l'Opinion Mining).
- La note finale sera la moyenne de l'examen et du projet.
Cette UE apparaît dans les diplômes et certificats suivants
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Intitulé de la formation |
Type |
Modalité(s) |
Lieu(x) |
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Intitulé de la formation
Ingénieur informatique - systèmes d'information et business intelligence
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Type
Diplôme d'ingénieur
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Lieu(x)
À la carte
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Intitulé de la formation
Ingénieur informatique - systèmes d'information et business intelligence
|
Type
Diplôme d'ingénieur
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Lieu(x)
Package
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Lieu(x)
Grand-Est
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Intitulé de la formation
Master Systèmes d'Information et Business Intelligence
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Lieu(x)
Package
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Lieu(x)
Paris
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Intitulé de la formation | Type | Modalité(s) | Lieu(x) |
Contact
Voir le calendrier, le tarif, les conditions d'accessibilité et les modalités d'inscription dans le(s) centre(s) d'enseignement qui propose(nt) cette formation.
UE
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Paris
-
Paris
- 2024-2025 2nd semestre : Formation ouverte et à distance (FOAD)
- 2026-2027 2nd semestre : Formation ouverte et à distance (FOAD)
Comment est organisée cette formation ?2024-2025 2nd semestre : Formation ouverte et à distance
Dates importantes
- Période des séances du 03/02/2025 au 07/06/2025
- Période d'inscription : du 10/06/2024 à 10:00 au 14/03/2025 à 17:00
- Date de 1ère session d'examen : la date sera publiée sur le site du centre ou l'ENF
- Date de 2ème session d'examen : la date sera publiée sur le site du centre ou l'ENF
Précision sur la modalité pédagogique
- Une formation ouverte et à distance (FOAD) est une formation dispensée 100% à distance, qui peut être suivie librement, à son rythme.
- Regroupements physiques facultatifs : Aucun
Organisation du déploiement de l'unité
- Délai maximum de réponse à une solicitation : sous 96 heures (Jours ouvrés)
Modes d'animation de la formation
- Forum
- Messagerie intégrée à la plateforme
- Organisation d'une séance de démarrage
- Evaluation de la satisfaction
- Hot line technique
Ressources mises à disposition sur l'Espace Numérique de Formation
- Documents de cours
- Enregistrement de cours
- Documents d'exercices, études de cas ou autres activités pédagogiques
Modalité de contrôle de l'acquisition des compétences et des connaissances (validation de l'UE)
- Examens présentiels dans un centre habilité
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Paris
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Paris
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Grand Est
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Grand Est
- 2024-2025 2nd semestre : Formation hybride soir ou samedi
Comment est organisée cette formation ?2024-2025 2nd semestre : Formation Hybride soir ou samedi
Précision sur la modalité pédagogique
- Une formation hybride est une formation qui combine des enseignements en présentiel selon un planning défini et des enseignements à distance avec ou sans planning défini.
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Grand Est
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Grand Est
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Hauts de France
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Hauts de France
- 2024-2025 2nd semestre : Formation hybride soir ou samedi
Comment est organisée cette formation ?2024-2025 2nd semestre : Formation Hybride soir ou samedi
Précision sur la modalité pédagogique
- Une formation hybride est une formation qui combine des enseignements en présentiel selon un planning défini et des enseignements à distance avec ou sans planning défini.
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Hauts de France
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Hauts de France
Code UE : NFE212
- Cours
- 6 crédits
- Volume horaire de référence
(+ ou - 10%) : 50 heures
Responsable(s)
Faten ATIGUI
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