L'ISASD vous forme a la statistique appliquee, au machine Learning et l'IA

Découvrez les applications potentielles de l’IA pour la croissance.                                                                                                                                                                                 

Les plateformes d’IA générative révolutionnent la manière dont nous menons nos activités commerciales. Apprenez comment l’IA peut être intégrée dans votre organisation pour transformer vos opérations.                                                                                                                                                                                 

• Adapter des outils d’études à un besoin d’informations 
• Concevoir et adapter un questionnement
• Analyser les données et accompagner la prise de décision

• Identifier et explorer la problématique métier à traiter  
• Exploiter les données et accompagner la décision
• Valoriser et pérenniser les données 

• Identifier et explorer la problématique à traiter
• Concevoir et exploiter la solution de Data Science et d’Intelligence Artificielle
• Coordonner les aspects métiers et technologiques

Ces bootcamps forment à un ensemble de méthodes probabilistes, statistiques et computationnelles pour leur application à la finance quantitative.                                                                                                                                                                                 

Ces bootcamps forment à un ensemble de méthodes probabilistes, statistiques et computationnelles pour l’assurance vie et non vie.                                                                                                                                                                               

Programme de bootcamp dédié à la méthodologie des essais cliniques et de la biostatistique.                                                                                                                                                                                

Ces bootcamps consistent en un ensemble de méthodes statistiques qui offrent aux participants un niveau de compétences quantitatives applicables au marketing et aux études de marché.                                                                                                                                                                              

Ces bootcamps présentent un ensemble de méthodes dédiés à l’analyse de données géographiques » au moyen de R et Python géographes, géologues, géomaticiens et autres utilisateurs de données spatiales.                                                                                                                                                                              

Ces bootcamps présentent de façon pratique un ensemble de méthodes et d’outils indispensables à la gestion et à l’économie.                                                                                                                                                                               

Cet ensemble de cours se situe à l’interface avec la Data Engineering. Il offre à l’apprenant une compétence en  base de donnée SQL et NoSQL lui permettant de mettre en œuvre des technique de stockage, d’extraction de transformation et de création de données.                                                                                                                                                                                 

Cet ensemble de cours offre à l’apprenant d’acquérir les notions fondamentales et avancées dans les langages R et Python. Ces cours sont en prérequis indispensables à tous les cours de calcule des probabilités, de statistique et Machine Learning. Ces langages sont en soit des langages de structuration et de manipulation de données.                                                                                                                                                                                 

Cet ensemble de cours forme à PySpark. Il permet le traitement de données en temps réel à grande échelle dans un environnement distribué en utilisant Python. PySpark prend en charge toutes les fonctionnalités de Spark.                                                                                                                                                                                

Cet ensemble de cours forme à PySpark. Il permet le traitement de données en temps réel à grande échelle dans un environnement distribué en utilisant Python. PySpark prend en charge toutes les fonctionnalités de Spark.                                                                                                                                                                                

Cet ensemble de cours forme à PySpark. Il permet le traitement de données en temps réel à grande échelle dans un environnement distribué en utilisant Python. PySpark prend en charge toutes les fonctionnalités de Spark.                                                                                                                                                                                

Cet ensemble de cours forme à PySpark. Il permet le traitement de données en temps réel à grande échelle dans un environnement distribué en utilisant Python. PySpark prend en charge toutes les fonctionnalités de Spark.                                                                                                                                                                                

Cet ensemble de cours présente des méthodes statistiques dédiées à l’analyse de séries de données indexées par le temps. L’analyse prédictive de ces séries est donc d’un intérêt primordial pour certaines industries ou secteurs d’activités comme l’économie ou la finance. Prédire une série temporelle c’est prédire le futur.                                                                                                                                                                           

Cet ensemble de cours présente des méthodes de Machine Learning ou apprentissage automatique. C’est un domaine de l’analyse des données qui étant la statistique appliquée tout en intégrant une sous-catégorie de l’intelligence artificielle. Elle s’applique à l’analyse de texte ou d’image ou à la prédiction de phénomènes complexes.                                                                                                                                                                        

Cet ensemble de cours vise à vous fournir une compréhension solide de l’IA : ses fondements, ses fonctionnalités, ses capacités et ses limites. L’apprenant sera exposé à des recherches empiriques et à des études de cas réelles. Il acquerra une connaissance éclairée sur les possibilités offertes par l’IA et sera en mesure de réfléchir sur ses implications éthiques et ses applications potentielles au sein de son organisation.                                                                                                                                                                       

Cet ensemble de cours enseigne à prendre de meilleures décisions plus rapidement, en utilisant des applications low-code et pro-code pour automatiser la production d’informations sur l’entreprise, ainsi qu’à utilisez des tableaux de bord et des rapports intuitifs pour créer des outils de pilotage et des mesures de performance.                                                                                                                                                                      

Cette ensemble de cours offre les  compétences à pourvoir partager des  connaissances basés sur la visualisation  de  données de manière persuasive,  motivante et inspirante. Il présente les meilleures pratiques pour concevoir des graphiques afin de communiquer clairement des connaissances.