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Découvrir nos certificatsL’Ensae-Ensai Formation Continue (Cepe) est le centre de formation continue du Groupe des écoles nationales d'économie et statistique (Genes).
Il entretient des liens étroits avec les deux écoles d’ingénieur du groupe, l’Ensae Paris située à Palaiseau, membre de l'Institut Polytechnique de Paris (IP Paris), et l’Ensai à Rennes, ainsi qu'avec le centre de recherche (Crest) du Genes.
Comprendre et adapter un Large Language Model (LLM)
24, 25, 26 novembre 2025 Session garantie
Techniques rédactionnelles pour les chargés d’études
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Python intermédiaire
1er et 2 décembre 2025 Session garantie
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4 et 5 décembre 2025 Session garantie
Les fondamentaux de l’Économie de la santé
8 au 11 décembre 2025 Session garantie
Analyse et traitement des données manquantes
8 et 9 décembre 2025 Session garantie
Mathématiques financières pour les options vanilles : pricing & risk management
11 au 15 décembre 2025 Session garantie
Conception d'enquête et élaboration de questionnaire
15 et 16 décembre 2025
Comprendre et adapter un Large Language Model (LLM)
12, 13, 14 janvier 2026
Statistiques descriptives avec R
15 et 16 janvier 2026
Python initiation
22 et 23 janvier 2026
Statistique 1 : introduction à la statistique
26, 27 janvier, 2, 3 février 2026
Décider dans un monde incertain : prospective stratégique et planification par scénarios
2, 3, 4 février 2026
Construire des graphiques efficaces avec R
4 février 2026
Découvrez nos articles sur les métiers de Data Analyst, Data Scientist et Data Engineer.
Les Data Analysts constituent la plus grande masse des salariés impactés par l’analyse de données, leur défi est d’hybrider des traitements statistiques avec les finalités métier.
Les Data Scientists convertissent des masses de données, structurées ou non, en enseignements exploitables, offrant un levier et un relais de croissance considérable à l’entreprise qui les emploie. A l’appui de leurs analyses, ils accompagnent la prise de décision managériale.
Le Data Engineer, parfois aussi appelé ingénieur Big Data, définit, met en place et maintient les outils et infrastructures nécessaires à l’analyse des données par les équipes de Data Scientists.
Ce format pédagogique nous semble être une alternative intéressante aux formations présentielles classiques organisées sur des journées entières successives. Les formations se déroulent sous forme de plusieurs demi-journées distancielles espacées, en général réparties sur deux semaines consécutives.
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