Data Science appliquée : régression et développement assisté par l’IA

About Course

La data science appliquée consiste à mobiliser des méthodes statistiques et des outils de programmation pour mesurer des relations, prédire et automatiser l’analyse des données. Ce cours associe deux compétences complémentaires pour le décideur comme pour le praticien : l’analyse de régression, qui quantifie l’effet de chaque facteur sur un résultat, et le développement assisté par l’IA, qui permet de produire, tester et documenter du code avec un grand modèle de langage comme ChatGPT, tout en gardant la maîtrise des choix techniques. Vous apprenez ainsi à la fois à raisonner sur vos données et à outiller ce raisonnement plus rapidement.

Les modules du cours

• Analyse de régression : établir une relation quantifiée entre une variable dépendante et ses variables explicatives, mesurer l’effet de chaque facteur et produire des prévisions exploitables.
• Coder avec ChatGPT : rédiger des prompts précis pour générer, déboguer, tester, refactoriser et documenter du code, sans sacrifier la qualité ni la sécurité.

Ce que vous apprendrez

• Construire un modèle de régression et interpréter ses coefficients.
• Évaluer la qualité d’un modèle avant de l’utiliser pour prédire ou décider.
• Formuler des prompts efficaces pour obtenir du code fiable avec l’IA.
• Vérifier, tester et sécuriser le code produit par un assistant IA.
• Gagner en productivité sur vos analyses de données sans perdre la maîtrise technique.

À qui s’adresse ce cours

• Managers et analystes qui veulent quantifier les facteurs de leur performance.
• Professionnels peu familiers du code qui souhaitent automatiser leurs analyses grâce à l’IA.
• Équipes data et développeurs désireux d’intégrer l’IA générative dans leur pratique.

Chaque module comprend une synthèse, une carte mentale, un support PDF, une étude de cas, un plan d’action 30-60-90 jours et un quiz de 10 questions (seuil de réussite : 70 %). Ce cours est intégré au programme Executive MBA Data Sciences de l’École du Management.