Mastère spécialisé mastère spé. data science pour la connaissance client - ENSAI

Bruz 35172
Aucun avis
Niveau d'études visé Bac +6
Durée de la formation en année 1 an
Statut de l'école Non renseigné
Rythme de formation Temps plein
Modalité En présentiel
Prix Non renseigné

Description

Le Mastère Spécialisé Data Science pour la connaissance client de l'École nationale de la statistique et de l'analyse de l'information forme des experts capables de transformer les données clients en avantages concurrentiels durables. Cette formation de haute expertise développe la maîtrise des outils d'analyse statistique avancée, des techniques de machine learning et des méthodes de segmentation comportementale. Les étudiants acquièrent des compétences pointues en modélisation prédictive, analyse de parcours clients et mise en œuvre d'algorithmes de recommandation. Le programme couvre l'exploitation des big data, la visualisation de données complexes et l'optimisation des stratégies marketing data-driven. À l'issue de cette formation, les diplômés évoluent vers des postes stratégiques de Data Scientist spécialisé CRM, Consultant en analytique client ou Chief Data Officer dans des entreprises orientées client, des cabinets de conseil ou des start-ups technologiques qui placent l'intelligence artificielle au cœur de leur relation client.

Thématiques abordées
  • Statistiques avancées et méthodes quantitatives appliquées à la connaissance client
  • Techniques de machine learning et intelligence artificielle pour l’analyse comportementale
  • Gestion et traitement des données massives (Big Data) et bases de données relationnelles
  • Visualisation de données et communication des résultats à des décideurs marketing
  • Projet professionnel : application pratique de la data science à des cas réels de connaissance client
Objectifs de la formation
  • Analyser et modéliser les comportements clients à partir de données massives pour optimiser la connaissance client.
  • Développer et déployer des algorithmes de machine learning adaptés aux problématiques marketing et commerciales.
  • Maîtriser les outils et langages statistiques et informatiques (Python, R, SQL) pour le traitement et l’exploitation des données.
  • Concevoir des tableaux de bord et visualisations pour une prise de décision éclairée et stratégique.
  • Appliquer des méthodes avancées de segmentation et scoring client pour personnaliser les actions marketing.
Source : Onisep, 2023, sous licence ODbl.

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