Data Science

SAP Predictive Analytics

Objectifs

  • SAP Predictive analytics est la solution de data science de SAP
  • Cette formation en 4 jours présente l’ensemble des modules de la solution et doit permettre aux étudiants d’utiliser en toute confiance la solution : score, segmentation, analyse de réseaux sociaux, données textuelles, data management, technique d’association, séries temporelles

Programme

Le data management
Construction de scores
  • Théorie de Vapnik
  • Construction d’un score
  • Définition des indicateurs et des graphiques de résultats
  • Mise en place opérationnelle
  • Utilisation de données textuelles dans un score
  • Bonnes pratiques
Construction de segmentation
  • Construction d’une segmentation
  • Définition des indicateurs et des graphiques de résultats
  • Mise en place opérationnelle
  • Bonnes pratiques
Analyse de réseaux sociaux (SNA)
  • Introduction aux réseaux et aux communautés
  • L’algorithme de Louvain
  • Définition des indicateurs de réseaux : densité, réciprocité, transitivité
  • Les rôles dans la communauté
  • Graphes unipartites et bipartites
  • Construction de SNA dans SAP PA
  • Définition des indicateurs et des graphiques de résultats
  • Mise en place opérationnelle
  • Bonnes pratiques
Séries temporelles
  • Bases des séries chronologiques : stationnarité, tendance et bruit blanc
  • Prévision de séries temporelles dans SAP PA
  • Définition des indicateurs et des graphiques de résultats
  • Mise en place opérationnelle
  • Bonnes pratiques
MOYENS PÉDAGOGIQUES ET TECHNIQUES D’ENCADREMENT DES FORMATIONS

Modalités pédagogiques :

  • Évaluation des besoins et du profil des participants.
  • Apport théorique et méthodologique : séquences pédagogiques regroupées en différents modules.
  • Contenus des programmes adaptés en fonction des besoins identifiés pendant la formation.
  • Le formateur évalue la progression pédagogique du participant tout au long de la formation au moyen de travaux pratiques, étude de cas et mise en situation.
  • Méthodes expositive, active et participative.
  • Réflexion et échanges sur cas pratiques.
  • Retours d'expériences.
  • Corrections appropriées et contrôles des connaissances à chaque étape, fonction du rythme de l’apprenant mais également des exigences requises au titre de la formation souscrite.

Éléments matériels :

  • Mise à disposition des outils nécessaires au bon déroulement des travaux pratiques.
  • Support de cours au format numérique projeté sur écran et transmis au participant en fin de la formation.

Référent pédagogique et formateur :

  • Chaque formation est sous la responsabilité du directeur pédagogique de l’organisme de formation.
  • Le bon déroulement est assuré par le formateur désigné par l’organisme de formation.
MOYENS PERMETTANT LE SUIVI ET L’APPRÉCIATION DES RÉSULTATS
  • Feuilles de présences signées des participants et du formateur par demi-journée.
  • Attestation de fin de formation mentionnant les objectifs, la nature et la durée de l’action et les résultats de l’évaluation des acquis de la formation.
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Techniques de scoring avec R, Python, SAS (Prev Lesson)
(Next Lesson) Techniques de segmentation
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Public

Chefs de projets statistiques, chargés d’étude, analystes, …| Chefs de projets statistiques, chargés d’étude, analystes, …

Pré-requis

Connaissance des bases de la théorie statistique| Connaissance des bases de la théorie statistique

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Lieu de formation

Intra-entreprise/à distance

Dates ou période

À définir. Nous consulter

Tarif

Sur devis. Merci de nous contacter

Modalités

Pour s’inscrire à notre formation, veuillez nous contacter par mail ou téléphone.

Démarrage de la formation sous deux semaines (délai indicatif).

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Informations complémentaires

Pour toute réclamation, aléas ou difficultés rencontrés pendant la formation, veuillez prendre contact avec notre organisme par téléphone ou par e-mail. Nous mettrons tout en œuvre pour trouver une solution adapter.

Formation synchrone, réalisée à distance en visioconférence via l’application Microsoft Teams ou en présentiel dans les locaux du client.