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LES FORMATIONS DE L'INSSEDS Data University

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* LES FORMATIONS MODULAIRES 

 

* LES FORMATIONS CERTIFIANTES

 

* LES FORMATIONS DIPLÔMANTES

 

 

LES MODES DE FORMATION RETENUS SONT:

- LE MODE PRESENTIEL       

- LE MODE DISTANCIEL  AVEC LA PLATEFORME SPOTLMS.

 

 

 

Ces formations offertes allient la formation initiale et la formation continue. 

L'INSSEDS OFFRE LES FORMATIONS SUIVANTES :

LES FORMATIONS MODULAIRES

  • LOGICIELS D'ANALYSE DE DONNEES

  1. Langage R

  2. Langage Python

  • IINFORMATIQUE

  1. Algorithmique & Programmation

  2. Base de données SQL 

  3. Base de données NoSql

  4. Base de données NewSQL

  • STATISTIQUE

  1. Statistique Descriptive Univariée

  2. Statistique Descriptive Bivariée

  3. Estimation Statistique

  4. Tests Statistiques

  • ANALYSE DES DONNEES

  1. Analyse en Composantes Principales

  2. Analyse Factorielle des correspondances

  3. Analyse Factorielle Discriminante

  4. Analyse des correspondances Multiples

  5. Analyse Factorielle Multiple

  6. Classification Ascendante Hiérarchique

  7. K-mean Clustering

  • ENQUETE ET SONDAGES

  1. Techniques de Sondage

  2. Méthodes d'enquête

  3. Initiation à CS-Pro

  4. Initiation à ODK

  5. Initiation à KOBO Collect

  6. Initiation à SURVEY Solution

  7. Initiation à SPHINX

  8. Initiation à Google Form

  • ECONOMETRIE

  1. régression linéaire simple

  2. Régression linéaire multiple

  3. Analyse de la variance à un facteur

  4. Analyse de la variance à n facteurs

  5. Analyse de la covariance

  6. Analyse de Variance Multiple

  7. Analyse de Covariance Multiple

  8. Régression logistique

  9. Régression sur variable de comptage

  10. Modèle de durée

  11. Econométrie des séries temporelles

  12. Econométrie des données de panel

  13. Econométrie spatiale

  14. Modélisation multiniveaux

  • OPTIMISATION ET VALIDATION DE MODELES PREDICTIFS

  1. Matrice de confusion

  2. Spécificité

  3. Sensibilité

  4. Courbe ROC

  5. Courbe LIFT

  6. MSE

  7. MAE

  • BIG DATA 

  1. Big data avec les packages de R

  2. Big data avec Python

  3. Big data avec la technologie HADOOP

  4. Big data avec la technologie SPRAK

  5. Kafka

  • DATA ARCHITECT

  1. Cluster LINUX

  2. Mise en œuvre d'un datawarehouse

  3. Mise en œuvre d'un datalake

  4. Webscraping

  5. Introduction

  6. Introduction au cloud computing

  * MACHINE LEARNING  ET APPLICATIONS

  1. Text Mining

  2. Web Mining

  3. Analyse de sentiments

  4. Analyse des réseaux sociaux

  5. Système de recommandations (e-commerce)

  6. NLP traitement du langage naturel

  • MACHINE LEARNING ET REPORTING

  1. Le Logiciel R avec le package RATTLE pour le Machine Learning

  2. Le Logiciel Rstudio avec l’Outils Rmarkdown pour le reporting

  3. Le logiciel Tanagra de Ricco Rakotomalala

  4. Le logiciel Python avec le package scikit-learn pour Machibe learning (avec NumPy et SciPy)

  5. Keras - Tensorflow

  • TECHNOLOGIE BI

  1. Excel BI : PowerQuerry - PowerPivot

  2. PowerBI

  3. Rshiny - Shinydashboard - Flexdashboard

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LES FORMATIONS MODULAIRES

  • SERIES TEMPORELLES

  1. Description des séries temporelles

  2. Lissage exponentielle et méthode de Holt Winters

  3. Modèles ARMA - ARIMA

  4. Modèles ARCH - GARCH

  5. Modèles VAR VECM SVAR

  6. Séries temporelles hiérarchique

  7. Machine learning - Deep learning et séries temporelles

  • MACHINE LEARNING :  Clustering

  1. Classification Ascendante Hiérarchique: CAH

  2. Métheode de nuées dynamique : K-means

  3. Modèle de mélange

  4. DBSCAN

  5. Cartes de Kohonen : Self Organising Maps

  • MACHINE LEARNING :   Associations Rules

  1. Règles d'association descriptif

  2. Règles d'association prédictif

  • MACHINE LEARNING:    Régression

  1. Préparation des données : Imputation, Nettoyage, Transformation

  2. Technique de Régression : Sélection des variables

  3. Régression pénalisée RIDGE

  4. Régression pénalisée LASSO

  5. Régression pénalisée ELASTIC NET

  6. Régression sur Composantes principales

  7. Régression PLS

  8. K plus proches voisins

  9. Arbres de décision

  10. Support Vector Machine

  11. Réseaux de neurone

  • MACHINE LEARNING :  Classification ou Discrimination

  1. Analyse Discriminante Linéaire

  2. Régression logistique

  3. Régression logistique pénalisée

  4. K plus proches voisins

  5. Classifieur Bayésien Naïf

  6. Arbres de décision

  7. Support Vector Machine

  8. Réseaux de neurone

  • MACHINE LEARNING :   Ensemble model

  1. Bagging

  2. Random Forests: Forêts aléatoires

  3. Boosting

  • DEEP LEARNING 

  1. Perceptron simple

  2. Perceptron multicouches

  3. Réseaux convolutifs

  4. Réseaux Récurrents et LSTM

  5. Réseaux génératifs GAN 

  • REINFORCEMENT LEARNING 

  1. Apprentissage par renforcement

  • SCORING

  1. Scoring par la régression logistique

  2. Scoring par le DISQUAL de Gilbert Saporta

  • MARKETING QUANTITATIF

  1. Segmentation Marketing

  2. Ciblage Marketing par le Scoring

  3. Les études de marché

  4. La prévision des ventes

  5. Data mining et Marketing : GRC ou CRM

  • BIOSTATISTIQUE-ÉPIDÉMIOLOGIE

  1. Biostatistique

  2. Épidémiologie Quantitative

  • GESTION DE PROJETS

  1. La gestion de projets : Évaluation et Suivi​

  2. Evaluation d'impact des politiques publiques

  • ACTUARIAT

  1. Généralités sur l’Actuariat et le marché des assurances

  2. Assurance – Vie 

  3. Assurance – Non Vie

  4. Calcul des provisions pour sinistres à payer

  • FINANCE QUANTITATIVE

  1. Les marchés financiers

  2. Les opérations de bourses et OPCVM

  3. La Gestion des Actifs

  4. La Gestion de portefeuilles

  5. Économétrie de la finance

  6. Évaluation d’actifs financiers et arbitrage (Black Scholes - M.Carlo)

  7. Les fondamentaux de la gestion des risques

  8. La Gestion des risques bancaires

  9. Le marché monétaire au quotidien

  10. Produits dérivés – Mécanismes et utilisation

  11. Pricing et modélisation des swaps et option de taux

  12. Pricing et modélisation des structurés de taux

  13. Dérivés et structurés de change

  14. Produits dérivés sur actions et indices

  15. Dérivés de crédits – Mécanismes et utilisation

  16. Produits dérivés et indexés sur l’inflation

  17. Evaluation multi courbe des dérivés de taux et collatéralisation

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LES FORMATIONS DILPOMANTES

  • DUT STID  (BAC+2)                                                    Statistique et Traitement Informatique des Données

  • BTS (BAC+2) 

  1. FINANCE COMPTABILITE & GESTION D'ENTREPRISE

  2. GESTION COMMERCIALE

  3. RESSOURCES HUMAINES COMMUNICATION

  4. INFORMATIQUE DEVELOPPEMENT D'APPLICATION

  5. RESEAUX INFORMATIQUE ET TELECOMUNICATION

  • LICENCE PRO Statistique - Econométrie(BAC+3) 

  1. Option MARKETING QUANTITATIF

  2. Option FINANCE QUANTITATIVE

  3. Option BIOSTATISTIQUE ET EPIDEMIOLOGIE QUANTITATIVE

  4. Option ACTUARIAT ET CALCULS ASSURANTIELLE

  • MASTER PRO   (BAC+5) 

  1. Option MARKETING QUANTITATIF

  2. Option FINANCE QUANTITATIVE

  3. Option BIOSTATISTIQUE ET EPIDEMIOLOGIE QUANTITATIVE

  4. Option ACTUARIAT ET CALCULS ASSURANTIELS

  5. Option GESTION DE PROJETS ET DE PROGRAMMES

  • MASTER SPECIALISE   (BAC+6) 

  1. Option DATA MINING – BIG DATA – DATA SCIENCE

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  • Certificat 1 : Statistique et Traitement Informatique des Données

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  • Certificat 2 : Enquête et Sondage

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  • Certificat 3 : Modélisation économétrique

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  • Certificat 4 : Machgine Learning

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  • Certificat 5 : Deep Learning et Intelligence Artificielle

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  • Certificat 6 : Data Analyst

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  • Certificat 7 : Data Scientist

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  • Certificat 8 : Statistique et Marketing Quantitatif

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  • Certificat 9 : Modelisation des risques bancaires

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  • Certificat 10 : Modelisation du risque de crédit BALE & IFRS9

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  • Certificat 11 : Actuariat et Modélisation des risques assuranciels

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  • Certificat 12 : Trading et Prédiction des Cours Boursiers

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  • Certificat 13 : Statistique Agricole et Agronomie

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  • Certificat 14 : Statistique Spatiale et Géographie

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  • Certificat 15 : Human Ressources Analytics

​

  • Certificat 16 : Biostatistisque et Epidémiologie Quantitative

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  • Certificat 17 : Evaluation d'Impact des Politiques Publiques

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  • Certificat 18 : Fraud Ananlytics

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LES FORMATIONS CERTIFIANTES

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