Comprendre vos clients

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Le cours commence le 01 avril 2019

Cohorte # 1

  • 4 semaines de cours

  • Une classe virtuelle à la fin de chaque semaine

  • Exercices et travaux pratiques

  • Un appel conférence deux semaines après la fin du cours

  • Ce que vous allez expérimenter

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

  • Notre objectif

    Nous fournir une expérience d’apprentissage transformative

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 de 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 au cours!
    • Bienvenue!
    • Avant que nous commencions...
    • Programme du cours
    • Apprendre comment apprendre
  • 2
  • 3
    Les fondations
    • Ce que ce chapitre va couvrir APERÇU GRATUIT
    • Scientifique de données: des compétences très recherchées
    • Processus de la science des données
    • Science des données: Boîte à outils
    • Cadre d’analyse en Marketing
    • Étude de cas: « Adventure Works »
    • Introductions des labos
    • Quiz 1
    • Sommaire du chapitre et ce qu'il faut retenir
    • Lecture optionnelle
  • 4
    Explorer
  • 5
    Classe virtuelle - Semaine 1
    • Classe Virtuelle - Semaine 1 (live)
    • Option additionnelle pour joindre la classe
    • Enregistrement de la classe virtuelle - Semaine 1
  • 6
    Segmenter
    • Ce que ce chapitre va couvrir APERÇU GRATUIT
    • Types de segmentation
    • Segmentation managériale: la méthode RFM
    • Labo 3 : Segmentation managériale utilisant SQL
    • Sommaire du chapitre et ce qu'il faut retenir
    • Code SQL du labo 3
    • Lecture optionnelle
  • 7
    Classe virtuelle - Semaine 2
    • Classe Virtuelle - Semaine 2 (live)
    • Option additionnelle pour joindre la classe
    • Enregistrement de la classe virtuelle - Semaine 2
  • 8
    Cibler
    • Ce que ce chapitre va couvrir APERÇU GRATUIT
    • Modèle de classification: la base
    • Concept fondamental en classification: Dilemme biais-variance
    • Microsoft Azure Machine Learning
    • Vue d’ensemble d’Azure Machine Learning Studio
    • Labo 4 : Ciblage des acheteurs potentiels de vélos utilisant Azure ML - Partie 1
    • Labo 4 : Ciblage des acheteurs potentiels de vélos utilisant Azure ML - Partie 2
    • Sommaire du chapitre et ce qu'il faut retenir
    • Code SQL - Préparation des données du labo 4
    • Jeux de données pour le labo 4
    • Labo 4: Expérience Azure ML: étape par étape
    • Lecture optionnelle
  • 9
    Classe virtuelle - Semaine 3
    • Classe Virtuelle - Semaine 3 (live)
    • Option additionnelle pour joindre la classe
    • Enregistrement de la classe virtuelle - Semaine 3
  • 10
    Recommander
    • Ce que ce chapitre va couvrir APERÇU GRATUIT
    • Système de recommandation: définition et types
    • Système de recommandation: comment ça marche
    • Labo 5 : "Next Best Offer" avec Azure ML - Partie 1
    • Labo 5 : "Next Best Offer" avec Azure ML - Partie 2
    • Sommaire du chapitre et ce qu'il faut retenir
    • Code SQL - Préparation des données du labo 5
    • Jeux de données pour le labo 5
    • Labo 5: Expérience Azure ML: étape par étape
    • Lecture optionnelle
  • 11
    Classe virtuelle - Semaine 4
    • Classe Virtuelle - Semaine 4 (live)
    • Option additionnelle pour joindre la classe
    • Enregistrement de la classe virtuelle - Semaine 4
  • 12
    Conclusion
    • Pour résumer
    • Ressources additionnelles
    • Aidez-nous à améliorer votre expérience d’apprentissage
  • 13
    Appel-conférence de suivi
    • Appel-Conférence de suivi
    • Option additionnelle pour joindre l'appel-conférence
    • Enregistrement de l'appel-conférence de suivi

Votre Instructeur

  • Mohamed Jendoubi

    Mohamed Jendoubi

    Fondateur d'Uluumy, Expert en IA

    Notre mission est de démocratiser l’IA. Je cumule plus de 10 ans d’expérience en analytique avancées. J’ai une maîtrise en intelligence d’affaires de HEC Montréal et un Master Spécialisé en Ingénierie des Systèmes Informatiques Communicants de la grande école d’ingénieurs IMT Atlantique. Je suis un adepte de l’apprentissage tout au long de la vie.

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Photos by: rawpixel on Unsplash, Matthew Henry from Burst