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Business Intelligence (2) - Visualisation et Valorisation

Code UE : NFE212-PAR01

  • Cours
  • 6 crédits
  • Volume horaire de référence
    (+ ou - 10%) : 50 heures

Responsable(s)

Elisabeth METAIS

Public, conditions d’accès et prérequis

Avoir suivi l'UE NFE211 "Business Intelligence (1) – Data Warehouse " 
OU 
possession de connaissances ou d'expérience ou d'un diplôme ou d’une unité de valeur sur le décisionnel

L'avis des auditeurs

Les dernières réponses à l'enquête d'appréciation pour cet enseignement :

Présence et réussite aux examens

Pour l'année universitaire 2020-2021 :

  • Nombre d'inscrits : 55
  • Taux de présence à l'évaluation : 55%
  • Taux de réussite à l'évaluation : 90%

Objectifs pédagogiques

Cette UE (NFE212) est normalement la suite de l’UE NFE211 « Business Intelligence (1) – Data Warehouse ».  Le NFE211 donne les compétences pour élaborer une chaine décisionnelle fondée sur un Data Warehouse, et focalise sur la partie alimentation du Data Warehouse.  Le NFE212 focalise sur la partie exploitation des données du Data Warehouse. Ainsi l’auditeur acquière  une maitrise complète du processus, tant du point de vue gestion des données que du point de vue analyse des données.
Mais le NFE212 peut aussi bien être suivi sans avoir fait le NFE211, il donne dans ce cas des compétences sur l’exploitation des données massives (Data Science).
L’objectif de cette UE est de voir les deux sortes d’approches permettent l’analyse des données à des fins décisionnelles :
  • Les outils descriptifs, tels les outils de reporting OLAP et les outils de visualisation, qui permettent au décideur d’avoir une vision synthétique ou dynamiquement plus détaillée par un système de zoom ;
  • L’analyse explicative et prédictive, qui fait largement appel à l’intelligence artificielle. Les données sont analysées et intelligemment classées ou transformées en modèles de prédiction.

Compétences visées

  • Mettre en œuvre des outils de reporting
  • Mettre en œuvre des outils de visualisation
  • Programmer en MDX
  • Programmer en SQL OLAP
  • Programmer un système expert
  • Analyser des données massives
  • Réaliser un modèle de prédiction
  • Mettre en place des outils d’aide à la décision
  • Effectuer de la fouille de données
  • Effectuer de la fouille de textes
  • Utiliser des algorithmes de deep learning
  •  Utiliser R et R-Studio

Mots-clés

Visualisation des données structurées ou massives
  • Langages d’interrogation MDX et SQL OLAP
  • Outils de reporting OLAP
  • Outils de visualization (Dataviz)
Valorisation des données, intelligence prédictive
  • Fouille de données (Data Mining)
  • Fouille de textes (Text Mining)
  • Classification (Clustering), regression linéaire (Linear Regression)
  • Analyse prédictive (Predictive Analysis)
  • Apprentissage supervisé ou non supervisé (Machine learning)
  • Apprentissage profond et réseaux de neurones (Deep Learning and Neural Networks)
  • Data science avec R et R-Studio

Aide intelligente à la prise de décision
  • Le principe de la déduction automatique
  • Systèmes experts pour l'aide à la décision

  • L’UE sera validée par un examen final et par un projet réalisé individuellement ou en binôme.
 
  • Le sujet de projet sera choisi par l’élève en accord avec le professeur.
Typiquement le projet pourra mettre en oeuvre du reporting sur un Data Warehouse, de la fouille de données ou de la visualisation de données.  
Si le projet fait suite à celui réalisé en NFE21, il permettra ainsi de mettre en place une chaîne décisionnelle complète, depuis l'alimentation jusqu'à la valorisation des données.
Le projet peut aussi permettre d’approfondir un point théorique (par exemple le Sentiment Mining ou l'Opinion Mining).
 
  • La note finale sera la moyenne de l'examen et du projet.

    Cette UE apparaît dans les diplômes et certificats suivants

    Contact

    Informatique d'entreprise
    2D4P10, 33, 2 rue Conté
    75003 Paris
    Tel :01 58 80 84 71
    Alexandre LESCAUT

    Centre(s) d'enseignement proposant cette formation

    • Centre Cnam Paris
      • 2022-2023 2nd semestre : FOAD 100%
      Comment est organisée cette formation ?

      Organisation de la modalité FOAD 100%

      Planning

      2ème semestre

      • Date de démarrage : 06/02/2023
      • Date limite d'inscription : 20/03/2023
      • Date de 1ère session d'examen : 12/06/2023
      • Date de 2ème session d'examen : 04/09/2023

      Précision sur la modalité pédagogique

      • Regroupements physiques facultatifs : Aucun

      Organisation du déploiement de l'unité

      • Nombre d'élèves maximum à distance par classe : 40
      • Nombre d'heures d'enseignement par élève : 50
      • Délai maximum de réponse à une solicitation : sous 96 heures (Jours ouvrés)

      Modes d'animation de la formation

      • Forum
      • Messagerie intégrée à la plateforme
      • Visioconférence
      • Organisation d'une séance de démarrage
      • Evaluation de la satisfaction
      • Hot line technique

      Ressources mises à disposition sur l'Espace Numérique de Formation

      • Documents de cours
      • Enregistrement de cours
      • Documents d'exercices, études de cas ou autres activités pédagogiques

      Activités "jalons" de progression pédagogique prévues sans notation obligatoire à rendre ou en auto-évaluation

      • 1 étude de cas, projet individuel

      Modalité de contrôle de l'acquisition des compétences et des connaissances (validation de l'UE)

      • Examens en ligne
      • Projet(s) individuel(s)
      :