University of California, Irvine - Division of Continuing Education
Programme de certificat accéléré: Data Analytics for Business
Irvine, États-Unis d'Amérique
Certificat
DURÉE
3 mois
LANGUES
Anglais
RYTHME
À plein temps
DATE LIMITE D'INSCRIPTION
DATE DE DÉBUT AU PLUS TÔT
22 Jun 2026
FRAIS DE SCOLARITÉ
USD 7 900 *
FORMAT D'ÉTUDE
Sur le campus
* coût total approximatif : 14 100 $ USD, hors billets d'avion ; frais de stage : 2 900 $
Aperçu
Les entreprises très prospères ont montré que les décisions commerciales stratégiques doivent être guidées par des analyses de données. La capacité de recueillir des informations à partir de données est une compétence recherchée qui est précieuse dans n'importe quel secteur. C'est pourquoi l'analyse de données fait aujourd'hui partie des professions les plus dynamiques. L'analyse des données nécessite plus que de s'appuyer sur des rapports et des analyses statistiques. Cela nécessite un équilibre de compétences techniques et de capacités analytiques pour déterminer des solutions commerciales claires et exploitables.
Le programme de certificat accéléré (ACP) de niveau post-universitaire de 3 mois d'UC Irvine en Data Analytics for Business couvre un large éventail de sujets; les étudiants apprendront les concepts fondamentaux de la collecte, du stockage et de l'analyse des données. Grâce à des analyses descriptives, prédictives et prescriptives, les étudiants apprendront également à utiliser des outils et des modèles analytiques pour prévoir de manière fiable les tendances et les comportements, utiliser efficacement les outils de visualisation et créer des stratégies efficaces.
Avantages
- Définissez des objectifs commerciaux appropriés pour mettre en œuvre de meilleures décisions basées sur les données.
- Élaborer des plans d'action à partir des données et des initiatives existantes de l'entreprise pour évaluer l'efficacité des stratégies actuelles.
- Créez et expliquez des visualisations de données pour faciliter la compréhension des données.
- Effectuer une analyse de données sur divers ensembles de données à l'aide d'outils standard de l'industrie.
- Utilisez une variété de techniques d'analyse pour la formation et la validation des modèles.
- Collecter, sélectionner, décrire, profiler et préparer des données provenant de diverses sources pour analyse.
- Expliquez les différences entre les analyses descriptives, prédictives et prescriptives et comment chacune s'intègre dans le flux de travail d'analyse de données.
- Élaborer des plans pour déployer des modèles d'analyse, y compris la surveillance, la maintenance et l'examen formel du projet.
- Créez des plans de décision pour optimiser les processus métier, atténuer les risques et guider la prise de décision.
- Communiquez les résultats des modèles et des analyses à tous les niveaux de gestion.
- Obtenez un avantage concurrentiel sur le marché du travail mondial grâce à un stage dans une entreprise américaine.
Conditions de certificat
Pour obtenir un certificat à l'UC Irvine Division of Continuing Education, les étudiants doivent suivre tous les cours requis avec une note égale ou supérieure à "C".
Des stages
En tant que dernier cours optionnel et moyennant des frais supplémentaires de 2900 $, vous avez la possibilité d'appliquer la théorie académique et d'acquérir une expérience pratique dans une variété d'entreprises et d'industries pendant 10 semaines. Un projet de recherche offre une formation supplémentaire. Les ateliers sur l'élaboration de CV et les techniques d'entrevue sont également inclus dans le stage.
Programme
Les étudiants seront placés dans un horaire du matin (9: 00-12: 00) ou de l'après-midi (13: 00-16: 00). Les cours du programme sont suivis consécutivement, en terminant un avant de passer au suivant. Les horaires ne sont pas garantis et sont sujets à changement. Un calendrier définitif sera fourni le premier jour du programme.
Curriculum
Introduction à l'analyse des données pour les objectifs commerciaux
Les progrès du matériel et des logiciels ont rendu les données facilement accessibles. Ce cours d'introduction à l'analyse commence par l'histoire de l'analyse pour présenter les concepts fondamentaux de la collecte, du stockage et de l'analyse des données. Une enquête sur les outils d'analyse populaires fournit des informations sur la manière de tirer le meilleur parti des données disponibles. Une variété de cas d'utilisation sera discutée pour évaluer les meilleures pratiques et les leçons apprises.
Introduction à la programmation Python
Ce cours est un cours pour débutants sur le langage de programmation Python. Le cours commence par la syntaxe Python et utilise des exercices pratiques pour couvrir les sujets suivants: comment utiliser les types de variables, le contrôle de flux et les fonctions; comment interagir avec un système via Python; écrire des scripts simples pour traiter du texte; comment utiliser Jupyter, un outil de développement populaire pour Python.
Analyse descriptive: visualisation des données et narration avec des données
Ce cours couvre les bases de l'interprétation des données historiques pour mieux comprendre les changements commerciaux grâce à l'application d'analyses descriptives, en utilisant des données historiques pour établir des comparaisons et décrire les changements importants. Les élèves apprendront comment les données peuvent être utilisées pour raconter une histoire en utilisant efficacement les visualisations. Les sujets supplémentaires incluent l'identification du public, les types de graphiques, les considérations éthiques, la préparation des données et les tableaux de bord. Un aperçu des outils de visualisation disponibles sera inclus avec un projet pratique.
Analyse prédictive: outils et techniques
Ce cours pratique fournit toutes les compétences nécessaires pour utiliser les données historiques pour faire des prédictions sur les actions futures. Les étudiants seront initiés aux outils clés utilisés dans l'analyse prédictive et à la manière d'évaluer le bon outil afin d'extraire les éléments de données stockés, de comprendre ce qu'ils signifient dans l'entreprise, de transformer leurs formats et de créer de nouvelles relations entre eux. À la fin du cours, les étudiants seront en mesure d'utiliser ces outils et modèles d'analyse prédictive pour prévoir de manière fiable les tendances et les comportements et créer des stratégies exploitables.
Analyse prescriptive: prise de décision numérique
Les organisations transforment les données en action en utilisant des analyses prescriptives pour fournir les actions recommandées pour atteindre les objectifs commerciaux. Ce cours explore les meilleures pratiques à utiliser lors de la détermination des objectifs commerciaux. Les étudiants découvriront les bons types de questions à poser lors de la définition des objectifs, examineront et évalueront les modèles prescriptifs dans la pratique, et discuteront de la relation entre le service client, la rentabilité et l'efficacité opérationnelle pour explorer comment les décisions commerciales peuvent impliquer des compromis entre les objectifs et les contraintes de l'entreprise.
Projet d'analyse de données
Mettez en action des analyses descriptives, prédictives et prescriptives dans ce cours de projet de synthèse. Ce cours couvre un cadre qui permet aux étudiants d'appliquer l'analyse aux besoins de l'entreprise en travaillant sur un projet d'analyse de données. Les élèves travailleront en définissant les objectifs du projet, apprendront à formuler des questions en fonction de ces objectifs et à évaluer les données nécessaires à la réussite du projet. En outre, des études de cas et des exemples du monde réel seront examinés pour comparer et contraster les techniques et les cadres de projet.
Qui devrait être présent
Le Data Analytics for Business Certificate est un programme complet conçu pour les adultes qui travaillent avec un large éventail d'expériences professionnelles afin de développer les compétences dont ils ont besoin pour réussir dans ce domaine passionnant et à forte croissance. Apprenez à mieux comprendre les données organisationnelles et les processus métier de manière à générer des résultats. Les titres d'emploi spécifiques qui bénéficieraient de ce programme comprennent les analystes commerciaux et de données, le marketing, les ventes, les opérations et les professionnels qui cherchent à élargir leurs compétences.