Business analytics, big data et IA

1. Théorie, méthodes et modèles analytiques

Comprendre et décrire la théorie et la méthodologie des modèles statistiques, économétriques et commerciaux.

2. Analyse des Big Data

Préparer les données, construire et estimer des modèles et extraire des informations à partir d’énormes ensembles de données structurées et non structurées.

3. Programmation

Construire des codes pour gérer et analyser de grandes quantités d’informations.

4. Intelligence Artificielle

Mettre en œuvre des techniques d’intelligence artificielle pour obtenir un aperçu de grandes quantités d’informations.

5. Gestion des données

Traiter des informations non structurées, semi-structurées ou structurées provenant de nombreuses sources différentes.

6. Gestion de projets de données

Construire, suivre et contrôler un projet autour des sciences de données.

7. Perspectives internationales de l’analytique d’affaires et de l’intelligence artificielle

Construire son propre réseau professionnel et faciliter son insertion professionnelle internationale.

8. Méthodes et dynamique de recherche en Business Analytics et Intelligence Artificielle

Rédiger un rapport scientifique de qualité sur un sujet lié aux sciences des données, à l’analytique d’entreprise ou à l’intelligence artificielle.

• Data Scientist, orienté informatique
• Data Scientist, orienté analyse
• Consultant Big Data
• Quantitative Analyst Modeler
• Business Data Analyst
• Responsable ou consultant en Business Analyst
• Responsable en Business Intelligence
• Analyste des produits et des ventes
• Analyste des ventes et des livraisons
• Analyste de données marketing
• Operation Data Scientist
• Consultant en données
• Machine Learning Data Analyst
• Quantitative Studies Manager
• Data Enabler
• Data Visualization Consultant
• Data Manager
• Social Data Analyst

1. Affaires et société basées sur les données

Décrire et analyser les spécificités et défis du phénomène du big data

2. L’analyse du Big Data

Construire et estimer des modèles, extraire des informations à partir d’énormes ensembles de données structurées et non structurées (big data).

3. Comportement du consommateur

Comprendre le défis et tendances en matière de comportement du consommateur.

4. Marketing axé sur les données

Résoudre les problèmes marketing grâce à l’analyse et l’exploitation de données.

5. Apprentissage automatique et intelligence artificielle

Mettre en œuvre des techniques d’intelligence artificielle (y compris le Machine Learning et le Deep Learning) pour résoudre des défis marketing.

6. Programmation du Big Data

Créer des programmes informatiques avancés pour analyser de grandes quantités de données.

7. Perspective internationale en matière de big data, d’analyse marketing et d’intelligence artificielle.

Ce module vous amène à construire votre propre réseau professionnel à l’international.

8. Méthodes de recherche et dynamique de l’analytique commerciale et de l’intelligence artificielle. Être capable de rédiger un rapport scientifique de qualité sur un sujet lié aux sciences des données, au Business Analytics ou à l’intelligence artificielle.

• Data Analyst
• Data Strategist
• Data Planner
• Marketing Scientist
• Consultant en Big Data
• Data Scientist
• Marketing Strategist
• Expert/Analyst in marketing analysis/ marketing research/CRM/ credit analysis
• Business Data Analyst
• Data Enabler
• Data Visualization Consultant
• Marketing Data Analyst
• Entrepreneur
• Customer intelligence manager
• E-marketer
• Responsable en Recherche Opérationnelle
• Business Intelligence Consultant
• Data Manager
• Social Data Analyst

1. Principes fondamentaux du marketing numérique

Concevoir, exécuter et évaluer des stratégies numériques qui s’adaptent à l’évolution du comportement des clients et tirent parti des innovations technologiques.

2. Principes fondamentaux du commerce électronique

Gérer des plateformes de vente en ligne, évaluer de manière critique les interfaces et les expériences numériques, améliorer les taux de conversion.

3. Plateformes, contenu et production numériques

Découvrir les outils et les méthodes utilisés pour concevoir, gérer et construire des interfaces, des plateformes et des contenus numériques.

4. Générer du trafic

Générer du trafic sur un site Web à l’aide de techniques de marketing des moteurs de recherche (SEM) et de marketing direct.

5. Médias sociaux et marketing de contenu

Tirer parti du web 2.0, des médias sociaux, du mobile et d’autres technologies émergentes pour le marketing et la promotion.

6. Mesure du trafic – Digital Analytics

Définir une stratégie de site web, identifier les indicateurs clés de performance, localiser les points de collecte de données, établir un plan de balisage et créer des rapports et des tableaux de bord en ligne pour mesurer la performance.

7. Perspectives internationales du marketing numérique et du commerce électronique

Evaluer de manière critique comment les stratégies de marketing numérique sont conçues et exécutées dans différents contextes internationaux.

8. Méthodes et dynamique de la recherche en marketing Concevoir et de mener un projet de recherche avec des méthodes et des outils de recherche de pointe en marketing numérique et en commerce électronique.

• Responsable Traffic Acquisition
• Digital Brand Manager
• Content Marketing Manager
• Marketing Data Analyst
• Community Manager
• Entrepreneur
• Consultant en Stratégie Digitale
• E-mail Marketing Specialist
• E-commerce Marketing Specialist
• Online Product Manager
• Responsable Marketing Digital
• Spécialiste SEO/SEA/SEM
• UI/UX Designer
• Web Designer/Developer