Réf. C17DATASCIENT

Durée : 2 jours (14 heures)

Tarif : 1790 HT (déjeuners offerts)

  • Nouveau

Lieu : Paris

Prochaine session : 30 et 31 janvier 2017 à Paris

Réf. C17DATASCIENT

Durée : 2 jours (14 heures)

Tarif VIP* : 3965


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Digital

Data science pour marketeurs

Gérer, analyser et exploiter ses données efficacement

Les technologies qui génèrent et stockent les données sont disponibles pour toutes les entreprises, mais ce qui manque cruellement, ce sont les compétences qui permettent de valoriser cette panoplie de données Big Data. Cette formation vous apporte une méthode opérationnelle pour sélectionner les bonnes données, les trier, les interpréter et les valoriser afin de construire des modèles prédictifs pertinents.

objectifs

  • Maîtriser les techniques de gestion et d’analyse des données.
  • Construire une base de données unique et l’interpréter.
  • Élaborer des modèles prédictifs performants.

Compétences métier

à l'issue de cette formation, vous serez en mesure d'exploiter efficacement vos données, de construire des modèles de prédiction pertinents afin de mettre en place une stratégie répondant à une problématique.

Programme

Sélectionner les données

  • Identifier les sources : donnée comportementale, générée, B2B et B2C.
  • Déterminer les données structurées et non structurées.
  • Prendre en compte les contraintes d’intégration des données.
  • Bâtir un plan d’actions « data » : identifier « les data values », faire un diagnostic et construire un plan d’actions.
  • S’approprier les environnements digitaux de l’organisation (réseaux sociaux, points d’entrée…) : que récupérer et à quoi cela sert-il ?

 

Différencier les données on/off-line

  • Identifier et différencier les données on-line et off-line.
  • Donner un sens aux données non structurées.
  • Contextualiser l’information pour obtenir des données comportementales.

 

Constituer une base de donnée unique

  • Hébergement, traitement, comment s’y prendre ?
  • Prendre en compte les fréquences de mise à jour.
  • S’approprier les grandes étapes de la construction d’un ETL (Extract, Transform and Load).
  • Rédiger un cahier des charges pour élaborer l’ETL.
  • Lever les points de blocage potentiels.
  • Nettoyer et enrichir les données client.
  • Définir un périmètre budgétaire cohérent.

 

Maîtriser les technologies d’interprétation des données

  • Identifier les outils existants et assimiler leurs fonctionnalités.
  • Utiliser la data visualisation pour rendre visible sa lecture des données.
  • Utiliser une Data Management Platform (DMP).
  • Maîtriser les structures des bases de données uniques.
  • Sécuriser ses données.

 

Élaborer des modèles prédictifs

  • Établir des scénarios interprétables (Workflow).
  • Ajuster ses modèles en analysant les comportements.
  • Identifier les points faibles et axes d’amélioration de son organisation.
  • Élaborer un plan d’amélioration « data ».

pour qui ?

Tous marketeurs ayant à exploiter des données pour répondre à une problématique.


Prérequis

Avoir une bonne pratique du web et des statistiques.

pédagogie & bénéfices

  • Des apports méthodologiques concrets.
  • Une méthode directement applicable.

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