Récolte et exploitation de données massives : - automatisation d'une étude statistique sur le niveau d'autonomie d'un groupe de résolution (Python)- méthodes d'analyses factorielles (ACP, AC, MCA, MSD)- création d'un package pour l'application de l'ACM (POO)- analyse de données textuelles (NLP)- méthodes de machine learning pour la prédiction d'une série temporelle (SARIMA, lissage exponentiel, modèle linéaire et ses dérivés)- méthodes de deep learning (réseaux de… Show more Récolte et exploitation de données massives : - automatisation d'une étude statistique sur le niveau d'autonomie d'un groupe de résolution (Python)- méthodes d'analyses factorielles (ACP, AC, MCA, MSD)- création d'un package pour l'application de l'ACM (POO)- analyse de données textuelles (NLP)- méthodes de machine learning pour la prédiction d'une série temporelle (SARIMA, lissage exponentiel, modèle linéaire et ses dérivés)- méthodes de deep learning (réseaux de neurones, réseaux de neurones récurrents, LSTM)Missions et objectifs :- identifier les incidents atypiques- visualiser la gestion de ces incidents et leur résolution- expliquer l'évolution du nombre d'incidents sur un historique de 3 ans- assister le data scientist dans ces missions Show less