A qui s'adresse ce cours ?
Ce cours est conçu pour les étudiants, les analystes commerciaux et les scientifiques des données qui souhaitent appliquer les connaissances et les techniques statistiques à des contextes commerciaux. Par exemple, il peut convenir à des statisticiens, des analystes ou des ingénieurs expérimentés qui souhaitent évoluer vers des fonctions commerciales. Vous trouverez ce cours passionnant et enrichissant si vous avez déjà des connaissances en statistiques, si vous savez utiliser R ou un autre langage de programmation et si vous êtes familier avec les bases de données et les techniques d'analyse de données telles que la régression, la classification et le clustering. Cependant, il contient un certain nombre d'exposés et de tutoriels R Studio qui consolideront vos compétences, vous permettront de jouer plus librement avec les données et d'explorer de nouvelles caractéristiques et fonctions statistiques dans R. Avec ce cours, vous aurez une première vue d'ensemble sur les sujets de l'analyse stratégique des entreprises. Nous discuterons d'une grande variété d'applications de Business Analytics. Du marketing à la chaîne d'approvisionnement, en passant par l'évaluation du crédit et l'analyse des ressources humaines, etc. Nous aborderons de nombreuses techniques d'analyse de données, en expliquant à chaque fois comment elles peuvent être pertinentes pour votre entreprise. Nous accorderons une attention particulière à la façon dont vous pouvez produire des insights convaincants, actionnables et efficaces. Nous vous présenterons également différents outils d'analyse de données à appliquer à différents types de problèmes. Ce faisant, nous vous aiderons à développer quatre ensembles de compétences nécessaires pour tirer parti de la valeur des données : l'analyse, l'informatique, le commerce et la communication : L'analyse, l'informatique, les affaires et la communication. À la fin de ce MOOC, vous devriez être en mesure d'aborder une question commerciale à l'aide de l'analytique en (1) qualifiant la question en question en termes quantitatifs, (2) en effectuant des analyses de données pertinentes, et (3) en présentant vos conclusions et recommandations d'une manière orientée business, actionnable et efficace. Prérequis : 1/ Savoir utiliser R ou programmer 2/ Connaître les fondamentaux des bases de données, de l'analyse de données (régression, classification, clustering) Nous remercions Pauline Glikman, Albane Gaubert, Elias Abou Khalil-Lanvin (Etudiants à l'ESSEC BUSINESS SCHOOL) pour leur contribution à la conception de ce cours.
