Appliquer les techniques d'IA/ML spécifiquement pour la prévision (ventes, demande, stocks...) et l'analyse prédictive (churn, risque crédit, maintenance...) dans un contexte business.
Campus Côte d'Azur
Campus Dubai
Campus Paris
14 jours
55 heures
Présentiel
Français
IA-016
Data analysts, business analysts avec compétences data, data scientists orientés business, contrôleurs de gestion, responsables planification/supply chain, consultants en analytique business.
Bonnes bases en statistiques et/ou ML. Compréhension des enjeux business. Compétences en programmation (Python/R) et manipulation de données.
Méthodologie projet prédictif business, préparation des données business, modèles de séries temporelles (ARIMA, Prophet, LSTMs bases), modèles de classification/régression pour prédiction business (churn, ventes...), évaluation de la performance économique des modèles, déploiement (bases).
Supports de cours orientés business, environnement Python/R avec bibliothèques ML/Time Series, datasets business (ventes, clients...), outils de visualisation, études de cas sectoriels (retail, finance, industrie...), mesure du ROI des modèles prédictifs.
Développement d'un modèle de prévision des ventes ou de détection du churn sur un cas business. Évaluation de la performance technique et économique du modèle. Communication des résultats et préconisations business.

Représentante de la formation
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