• Ce que vous allez expérimenter

    Apprendre par la pratique, développer votre intuition et comprendre les concepts de base.

  • Notre objectif

    Vous fournir une expérience d’apprentissage pour vous aider à atteindre vos objectifs.

Approche pratico-pratique

  • Accès à tout le contenu du cours

  • Un cas utilisateur

  • 4 laboratoires avec solutions

  • Quizzes

  • Espace de discussion

  • Ressources optionnelles

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Comprendre vos clients

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En résumé

  • Préparer des données à l'aide de SQL

  • Avoir un survol de l’apprentissage automatique (machine learning)

  • Élaborer un tableau de bord client à l'aide de Power BI

  • Créer un modèle de segmentation à l'aide de SQL

  • Construire un modèle de ciblage à l'aide d'Azure ML

  • Bâtir un système de recommandation à l'aide d'Azure ML

Aller plus loin

Une approche basée sur la pratique

Tout au long du cours, vous allez apprendre les concepts de base et commencer à appliquer des analyses avancées.

Vous allez participer à 5 ateliers pratiques pour la création de modèles avancés.

Vous apprendrez les principaux concepts de la science des données, tels que le processus d'exploration de données, l'apprentissage automatique et le modèle de classification.

Vous allez apprendre les bases de trois outils: SQL, Power BI et Microsoft Azure ML.

Vous pourrez tester et mettre en pratique toutes ces compétences avec des questionnaires et des travaux pratiques: 

  • préparation de données avec SQL, 
  • tableau de bord client avec Power BI, 
  • segmentation managériale avec SQL, 
  • modèles de ciblage et de recommandation avec Microsoft Azure ML Studio.


Le but ultime du cours est de libérer le potentiel de la science des données pour votre carrière et votre organisation.

Plan du cours

    1. Bienvenue!

    2. Programme du cours

    3. Comment utiliser ce cours (en anglais)

    4. Espace de discussion et d’échange

    5. Réseaux sociaux de la plateforme

    6. Apprendre comment apprendre

    7. Avant que nous commencions...

    1. Étude de cas: Améliorer le taux de rétention client

    2. Mise en place des labos

    1. Objectifs du cours

    2. A qui s’adresse le cours

    3. Nos principes d’apprentissage

    4. Prérequis

    5. Ce que ce chapitre va couvrir

    1. Ce que ce chapitre va couvrir

    2. Processus de la science des données

    3. Processus de la science des données

    4. Boite à outils et cadre d'analyse en marketing

    5. Sommaire du chapitre et ce qu'il faut retenir

    6. Quiz 1

    7. Lectures optionnelles

    1. Ce que ce chapitre va couvrir

    2. Labo 1: énoncé

    3. Labo 2: énoncé

    4. SQL : Notions de base

    5. Mise en route du labo

    6. Labo 1 : Préparation des données utilisant SQL

    7. Labo 2 : Tableau de bord du client avec Power BI

    8. Quiz 2

    9. Sommaire du chapitre et ce qu'il faut retenir

    10. Lectures optionnelles

    11. Fichiers - labo 1 et 2

    1. Ce que ce chapitre va couvrir

    2. Labo 3: énoncé

    3. Segmentation: définition et types

    4. Segmentation managériale: la méthode RFM

    5. Mise en route du labo

    6. Labo 3 : Segmentation managériale utilisant SQL

    7. Quiz 3

    8. Sommaire du chapitre et ce qu'il faut retenir

    9. Lectures optionnelles

    10. Code SQL du labo 3

About this course

  • Gratuit
  • 68 leçons
  • 1 heures de contenu vidéo

Libérer le pouvoir de la science des données

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Votre Instructeur

Mohamed Jendoubi

Président d'Uluumy

Je suis passionné par l'innovation, l'intelligence artificielle, l’entrepreneuriat et l’apprentissage continu. Motivé par la volonté d’avoir un impact positif, j'ai plus de 20 ans d'expérience et une vision claire du rôle de l'IA dans la transformation des entreprises. En tant que leader chez Uluumy, je guide les petites et moyennes entreprises à travers leurs défis numériques. Mon engagement dépasse les solutions technologiques, en encourageant une culture de développement professionnel et d'apprentissage continu.

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