BIG DATA

36 Heures
FRANÇAIS
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NOTRE PROGRAMME

Il est aujourd’hui hui évident que tout étudiant en management doit être formé au big data et à ses algorithme devenus essentiels dans toute les entreprises.
A l’instar des cours de nombreuses formations en management, ce cours exposera les enjeux, les opportunités, les menaces et les conséquences du big data pour le management des entreprises. Cependant, au-delà des simples discours simplistes sur le sujet, il s’agit de donner aux étudiants une réelle opportunité d’approfondissement pratique du sujet.
Après avoir suivi ce cours, les étudiant seront capables de dialoguer avec des ingénieurs au sein d’équipe de ‘data scientists’ pluridisciplinaires. Ils maitriseront toutes les bases du langage R. Ils seront capables de réaliser concrètement des algorithmes comme ceux utilisés dans les systèmes de recommandations des GAFA, ou de prévoir les achats des consommateurs par des arbres décisionnels, des forêts aléatoires ou des modèles bayesiens.
Un projet de groupe sera conduit sous la supervision du professeur pour le compte d’une entreprise. Ce sera typiquement une ‘market basket analysis’ pour un commerce. Il fera l’objet d’un rendu.
Cette étude sera valorisée dans le CV à côté de la connaissance acquise de R.
Le cours ne demande aucune connaissance spécifique préalable.

THEMATIQUES ABORDEES

1

Réalisation d'algorithmes avec le logiciel R

2

Prévision des achats des consommateurs par des arbres décisionnels, des forêts aléatoires ou des modèles bayesiens

3

Projet de groupe de type ‘market basket analysis’ sous la supervision du professeur pour le compte d’une entreprise

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PROFESSEUR

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Alexandre Steyer est Professeur des Universités et directeur du master Stratégie Internationale et Intelligence Economique. Il est également le fondateur et ancien directeur du laboratoire de recherche PRISM. Après avoir intégré l’ENS (Ecole Normale Supérieure) de Paris, Alexandre Steyer obtient successivement une licence, une maîtrise en physique, un DEA en physique quantique ainsi qu’un doctorat en physique statistique (1991). A sa sortie de l’ENS, il intègre le corps interministériel des télécommunications en tant qu’ingénieur et entreprend, en parallèle, une thèse en sciences de gestion à HEC. La soutenance de sa thèse, intitulée « La théorie des avalanches », lui vaut en 1993 le prix de la fondation HEC. Ses thèmes de recherche sont la Physique Sociale et la Data Science.