Big data : Concevoir des programmes d’Analyses Prédictives – Python & R

Concevoir des programmes d’Analyses Prédictives – Python & R

Apprendre à analyser des données non structurées
Découvrir les méthodes de prédiction automatiques et leurs applications métiers (moteur de recommandation, traces numériques, …)
Améliorer ses méthodes et les rendre efficaces en environnement de production.

Prochaine session

Sep
10
jeu
2020
Analyses Prédictives
Sep 10 @ – Sep 11 @

Concevoir des programmes d’Analyses Prédictives – Python & R

Apprendre à analyser des données non structurées
Découvrir les méthodes de prédiction automatiques et leurs applications métiers (moteur de recommandation, traces numériques, …)
Améliorer ses méthodes et les rendre efficaces en environnement de production.

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Oct
8
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2020
Analyses Prédictives
Oct 8 @ – Oct 9 @

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Déc
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2020
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Déc 10 @ – Déc 11 @

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Découvrir les méthodes de prédiction automatiques et leurs applications métiers (moteur de recommandation, traces numériques, …)
Améliorer ses méthodes et les rendre efficaces en environnement de production.

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PUBLIC

Développeurs internet, Analystes BI, chargés d’études, ….

Pré-requis

Être capable de lire et écrire des lignes de code.
Connaitre les langages Python et R est un plus.

MÉTHODE

Pédagogie active mêlant présentation et exercices pratiques.
Chaque stagiaire pourra mettre en œuvre les applications dans le logiciel de son choix parmi R ou Python.

– Comment analyser les données non-structurées

  • Exposé de méthodes de Data Science et des cas d’utilisation
  • Présentation d’exemples
    • Analyse de sentiments
    • Découverte et extraction automatique de thèmes et sujets de documents textes – text mining

– Méthodes de prédictions automatiques

  • Comment prédire des catégories
  • Comment extraire des tendances
  • Comment regrouper les données en familles naturelles

– Comment accélérer son chiffre d’affaires avec un moteur de recommandation

  • Les différentes approches possibles
  • Comment les choisir ?
  • Quelles sont les incidences ?
  • Développer un moteur de recommandation

– Comment extraire de la valeur des transactions et des traces

  • Comment se servir des tickets de caisse et des logs de parcours web
  • Comment extraire des règles d’association et des paniers probables
  • Quels impacts sur le Business

– Comment améliorer ses méthodes et les rendre efficaces en environnement de production

  • Apprendre à construire de nouveaux prédicteurs (feature engineering)
  • Apprendre à réduire la complexité de la solution (feature sélection)
  • Comment réutiliser les modèles prédictifs appris

1 inscrit : 1350 € HT

2ème inscrit : -10%

3ème inscrit : -15%

*Inter-entreprises : Prix unitaire par stagiaire(s) inscrit(s) pour une session

  • CPF – Voir Appli Mon Compte Formation
  • IASSC – Centre de certification Leader
  • Certification Reconnue par l’Etat
  • Classe virtuelle Blended Learning
  • Inter-Intra entreprise
  • Sur mesure

Témoignages

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Durée : 2 jours (soit 14 heures)

Référence : F-big-01

Lieu : interentreprise

Prix : 1350 € HT

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