Certificat de compétence Data analyst - Chargé(e) d'études statistiques

Lieu de formation :
Non proposé en présentiel au Cnam HdF, nous contacter
Code diplôme/certificat:
CC1200A
45
crédits
Niveau d'entrée
Aucun niveau requis
Niveau de sortie
Aucun niveau spécifique
Présentation
Programme
Compétences et débouchés

Public et conditions d'accès

Prérequis :
Niveau bac+2, connaissance des outils de base de la statistique: niveau du cours " Techniques de la statistique " STA001

Objectifs pédagogiques

Apprendre des téchniques de collection et d'analyse des données exploratoire et predictive ; les mettre en place par le biais de logiciels statistiques et langages de programmation.

Organisation, stages, projets, mémoire et conditions de délivrance du diplôme (ou certificat)

Voir règlement général des certificats de compétence RAPPEL du règlement : valider les enseignements avec une moyenne générale supérieure ou égale à 10/20, sans note inférieure à 8, dans un délai maximum de 4 ans.
Ce certificat est proposé à la carte. La durée conseillée pour le réaliser est de 1 à 2 ans.
Analyse des données : méthodes descriptives
STA101
6 ects
Modèles linéaires
STA102
6 ects
Modélisation et prévision des séries chronologiques
Cette UE n'est plus proposée, nous contacter
STA107
9 ects
Enquêtes et sondages
STA108
9 ects
Mercatique I : Les Etudes de marché et les nouveaux enjeux de la Data à l'heure de l'IA
ESC101
6 ects
Outils informatiques de la statistique
Cette UE n'est plus proposée, nous contacter
STA115
9 ects
 

Unités d'enseignements et unités d'activités obligatoires
 

Unités d'enseignements et unités d'activités optionnelles

Compétences et débouchés professionnels

  • Savoir analyser et visualiser des jeux de données par des méthodes d'analyse multidimensionnelle.
  • Utilisation de modèles statistique linéaires pour faire de la prévision d'une variable quantitative à partir de une ou plusieurs variables quantitatives et qualitatives 
  • Connaître la pratique des enquêtes par sondage et comprendre les théories sous-jacentes à la collecte et à la production des résultats
  • Connaissance les techniques de prévision à court terme de séries chronologiques
  • Savoir définir et mettre en oeuvre une étude de marché
  • Capacité de manipuler et d'analyser des données par le biais des logiciels R et SAS
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