Vue d'ensemble
Tous les deux jours, nous créons autant d'informations que depuis l'aube de la civilisation jusqu'en 2003". l'aube de la civilisation jusqu'en 2003". - Eric Schmidt (PDG de Google)
"Les données sont largement disponibles ; ce qui est rare, c'est la capacité à en extraire la sagesse. d'en extraire la sagesse". - Hal Varian (UC Berkeley et économiste en chef, Google)
Les citations précédentes résument le thème central de ce séminaire. Le monde d'aujourd'hui est inondé de données, quantitatives et qualitatives. Dans tous les aspects de notre vie quotidienne, qu'il s'agisse de notre travail, de nos achats, de notre communication ou de nos relations sociales, nous consommons et créons d'énormes quantités d'informations. Ces activités quotidiennes créent souvent des données numérisées. Ces activités quotidiennes créent souvent des données numérisées qui peuvent être stockées, exploitées et analysées par des entreprises qui espèrent créer des informations commerciales précieuses. Grâce aux progrès technologiques et à l'évolution des bases de données clients, de nombreuses entreprises ont accès à de vastes quantités de données de haute qualité qui pourraient être utilisées pour comprendre le comportement des clients et concevoir de meilleures tactiques commerciales.
Cependant, les promesses de ces stratégies basées sur les données ne se sont pas concrétisées, principalement parce que certaines entreprises n'attachent pas de valeur à certaines données dont elles disposent. Soit elles ne savent pas que ces données existent, soit elles n'ont pas les compétences nécessaires pour en extraire de la valeur. Pour les organisations qui ont une bonne connaissance des données dont elles disposent, le défi consiste à trouver comment utiliser cette masse de données pour prendre de meilleures décisions et améliorer leurs performances. Les organisations qui n'ont pas une bonne connaissance de leurs données sont confrontées à un double défi : elles ont besoin de compétences pour exploiter ces données et pour en extraire des informations exploitables.
Au Nigeria, de nombreuses organisations ne disposent pas seulement de peu d'informations sur les données dont elles disposent, mais dans la plupart des cas, elles ignorent également d'importantes opportunités d'acquérir de nouvelles données qui pourraient - avec un peu de traitement et d'exploitation - être utilisées pour une meilleure prise de décision et l'amélioration des performances. Ce programme est donc conçu pour améliorer systématiquement la façon dont la plupart des organisations au Nigeria pensent aux données et à leur rôle dans les entreprises et les institutions gouvernementales. Le programme est positionné pour aider les organisations à maîtriser les compétences requises pour acquérir facilement de meilleures données et utiliser ces données, parallèlement aux données existantes, pour améliorer la prise de décision et la création de valeur.
Ce programme ne porte pas sur les statistiques, les mathématiques ou les aspects théoriques de l'apprentissage automatique et de la modélisation. L'accent sera mis sur l'application de méthodes dans le nouveau domaine de la science des données afin d'extraire des connaissances exploitables à partir des données. Des méthodes pratiques de collecte, de nettoyage, d'organisation, de visualisation, d'analyse et de génération de connaissances seront présentées en R - un langage open-source populaire pour la science des données. L'accent sera mis sur la façon dont les compétences peuvent être appliquées dans des domaines tels que la veille concurrentielle, la gestion des ressources humaines, la gestion de la relation client, l'analyse de marché, le marketing et les opérations, etc.
Objectifs d'apprentissage et avantages
- Comprendre la nécessité d'une prise de décision fondée sur des données
- Apprendre à exploiter les données existantes, ignorées, pour la prise de décision au sein de l'entreprise
- Apprentissage de techniques de traitement des données à des fins d'analyse
- Acquérir les compétences nécessaires pour générer des modèles à partir de données et faire des prévisions commerciales
- Acquérir les compétences nécessaires à l'utilisation de données structurées pour la prise de décision en entreprise
- Compétences d'apprentissage pour l'utilisation de données non structurées/textuelles pour le développement de produits et la gestion des relations avec la clientèle
- Acquérir des compétences en matière de visualisation de données et d'infographie
Qui doit participer ?
Ce séminaire s'adresse aux consultants, aux analystes de données, aux contrôleurs de qualité, aux personnes chargées des ressources humaines, aux banquiers d'affaires, aux organisations menant des recherches sur l'industrie et les entreprises, aux spécialistes du marketing numérique, aux informaticiens, ainsi qu'aux personnes qui souhaitent acquérir des compétences en science des données afin d'améliorer considérablement leur potentiel sur le marché et dans l'emploi.
Structure et programme d'études
Jour 1 : Les données dans les entreprises et les outils de science des données pour extraire de la valeur des données
- Comprendre la nécessité d'une prise de décision fondée sur les données et le rôle des méthodes de la science des données - De meilleures façons d'obtenir et d'entreposer les données d'entreprise.
- R pour la science des données appliquée : Premiers pas, flux de travail
- Étude de cas : Prise de décision fondée sur les données
Jour 2 : Traitement des données, transformation et compétences de base en programmation
- Tibbles, importations de données, Tidy Data et Relational Data
- Étude de cas : Un problème de rangement des données
- Filtrer, arranger, grouper et modifier les données
- Pipes, vecteurs, fonctions et itérations en tant que compétences de base en programmation dans le domaine de la science des données appliquée.
- Étude de cas : Tout réunir
Jour 3 : Visualisation des données, analyse exploratoire des données (AED)
- La visualisation comme moyen de générer des connaissances à partir de données
- Outils de visualisation des données : Mappages esthétiques, facettes, objets géométriques - Outils de visualisation de données : Infographies
- Analyse exploratoire des données : Générer des questions sur vos données, chercher des réponses et utiliser ce que vous apprenez pour affiner vos questions et/ou en générer de nouvelles.
- Étude de cas : L'AED en tant que cycle itératif dans la création de solutions commerciales
Jour 4 : Construction de modèles et prévisions
- Notions de base sur les modèles : outils permettant de mieux comprendre ce qu'un modèle vous dit sur vos données - Construction de modèles : utilisation de modèles pour faire ressortir des schémas connus dans des données réelles
- Nombreux modèles : utilisation de nombreux modèles simples pour comprendre des ensembles de données complexes
- Étude de cas : Des données au modèle
Jour 5 : Exploration de texte, analyse et communication d'informations à partir de données
- Les données non structurées dans les entreprises et le rôle du Text mining et de l'analytique - Outils d'exploration de texte : Corpus, TM, Stemming, TDM, DTM
- Flux de travail du Text Mining et de l'Analytique : Prétraitement, mise en scène et analyse - Analyse de texte : Fréquence des mots, regroupement, analyse des sentiments, modélisation des sujets, nuage de mots
- Étude de cas : La valeur du texte
- Communiquer des informations à partir de données : R markdown, Graphiques pour la communication
Procédure d'admission
1. Cliquez sur l'onglet Appliquer maintenant
2. Sélectionnez le nombre de participants à inscrire au programme
3. Remplissez vos coordonnées pour compléter votre candidature
4. Demandez une facture ou effectuez un paiement instantané via notre passerelle de paiement sécurisée.
5. Après confirmation du paiement, un responsable de programme prendra contact avec vous au moins trois jours avant le début du programme.
Faculté
Directeur académique
Avant d'être nommé professeur, le professeur Bongo Adi était chercheur CIPRA MTN à l'école de commerce de Lagos, où il animait des cours sur les partenariats public-privé (PPP), le financement de projets et le développement.
Il a dirigé plusieurs collaborations en matière de recherche, d'études de cas et d'engagement des parties prenantes avec diverses agences gouvernementales, notamment le CICR, le NERC et plusieurs ministères impliqués dans les PPP.
Il a plus de 15 ans d'expérience dans l'enseignement, la recherche politique et le conseil. En tant que professeur assistant, il a enseigné à l'université de Tsukuba, au Japon, où il a bénéficié d'une bourse JSPS, et à l'université américaine du Nigeria. Il a reçu plusieurs prix internationaux, notamment le prix de la Société japonaise pour la promotion de la science (JSPS). Il est boursier de l'UNU et de la Banque mondiale.
Adi a été consultant pour la Banque mondiale, la CNUCED, JIRCAS, JICA et l'UNU. Il a publié de nombreux ouvrages et ses recherches actuelles portent sur la conception du marché de l'électricité, les partenariats public-privé et l'économie politique des mégaprojets.
Témoignages
Prochaines sessions et contact
Afolabi Oyewuni
07086095794
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Oluwakemi Mfon-Bassey
08086726686
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Toba Olugosi
07080070553
tolugosi@lbs.edu.ng
