Bases de données relationnelles (SQL & NoSQL)
Microsoft Access – Base de données relationnelle simple pour les petites entreprises.
MySQL – Base de données open-source très utilisée sur le web.
PostgreSQL – Base de données relationnelle avancée avec de puissantes fonctionnalités analytiques.
SQLite – Base de données légère et portable.
Oracle Database – Utilisé en entreprise pour la gestion avancée des bases de données.
Microsoft SQL Server – Système puissant pour les grandes entreprises.
MongoDB – Base NoSQL adaptée au Big Data et aux applications modernes.
Cassandra – Base NoSQL distribuée, utilisée pour les grandes quantités de données.
Google BigQuery – Solution cloud pour le stockage et l’analyse de données massives.
2. Logiciels de traitement et d'analyse statistique
Ces logiciels permettent de traiter, nettoyer et analyser des données quantitatives et qualitatives.
Logiciels spécialisés en statistique et économétrie
SPSS (IBM SPSS Statistics) – Très utilisé en sciences sociales, marketing et recherche médicale.
SAS – Puissant pour l’analyse avancée des données, surtout en finance et santé.
Stata – Couramment utilisé en économétrie, sciences sociales et biostatistique.
EViews – Spécialisé dans l’économétrie et l’analyse des séries temporelles.
Gretl – Logiciel open-source pour l’économétrie.
Limdep/NLOGIT – Utilisé pour les modèles de choix et l’analyse économétrique.
Logiciels open-source pour l’analyse statistique avancée
R – Logiciel puissant pour l’analyse statistique et la visualisation.
Python (avec Pandas, NumPy, SciPy, Statsmodels, Scikit-learn) – Très utilisé en data science.
Jamovi – Alternative open-source à SPSS, avec une interface intuitive.
JASP – Logiciel open-source pour l’analyse statistique bayésienne.
Logiciels spécialisés en biostatistique et recherche médicale
MedCalc – Outil conçu pour la biostatistique médicale.
Epi Info – Développé par le CDC pour les études épidémiologiques.
GraphPad Prism – Utilisé en biologie et sciences médicales.
3. Logiciels spécialisés en data science, intelligence artificielle et big data
Ces logiciels sont adaptés aux grands ensembles de données et aux analyses complexes.
MATLAB (avec la boîte à outils Statistics and Machine Learning Toolbox) – Utilisé en ingénierie et science des données.
RapidMiner – Solution no-code pour l’analyse de données et le machine learning.
KNIME – Plateforme open-source pour le data mining et l’apprentissage automatique.
IBM Watson Analytics – Analyse assistée par IA pour l’entreprise.
Google Data Studio – Solution de visualisation et d’analyse en ligne.
Power BI – Logiciel de Microsoft pour l’analyse de données interactives.
Tableau – Logiciel avancé de visualisation et analyse de données.
4. Logiciels spécialisés en analyse de données qualitatives et mixtes
Ces outils sont conçus pour traiter des données textuelles et qualitatives.
NVivo – Logiciel de référence pour l’analyse qualitative et mixte.
ATLAS.ti – Outil puissant pour l’analyse qualitative de texte et de multimédia.
MAXQDA – Permet de combiner analyse qualitative et quantitative.
Dedoose – Idéal pour la recherche qualitative et les études mixtes.
Élément joint | Taille |
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FORMATION AUX LOGICIELS POUR LA GESTION ET L'ANALYSE DE BASES DE DONNEES A OUAGADOUGOU_1.pdf (196.48 KB) | 196.48 KB |
PLATEFORMES DE MISE EN PLACE DE DISPOSITIF DIGITALISE DE SUIVI-EVALUATION DES PROJETS (COLLETE MOBILE DONNEES OUAGADOUGOU_0.pdf (149.14 KB) | 149.14 KB |
FORMATION ET ACCOMPAGNEMENT SUR LA REALISATION DE TABLEAUX DE BORD ET VISUALISATION DE DONNEES OUAGADOUGOU.pdf (186.57 KB) | 186.57 KB |
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