Formation Data Mining – Machine Learning

ANALYSER DES VOLUMES MASSIFS DE DONNEES

Apprendre les méthodes pour fouiller des données variées ou pour chercher à prévoir les valeurs d’une variable quantitative ou qualitative. Les méthodes présentées seront mises en œuvre au cours d’ateliers. Les différentes étapes d’une étude de Data Mining – Machine Learning seront détaillées ainsi que les méthodes de validation des résultats obtenus.

Prochaine session

Oct
20
mar
2020
Formation Data Mining – Machine Learning
Oct 20 @ – Oct 23 @

Analyser des volumes massifs de données

Apprendre les méthodes pour fouiller des données variées ou pour chercher à prévoir les valeurs d’une variable quantitative ou qualitative. Les méthodes présentées seront mises en œuvre au cours d’ateliers. Les différentes étapes d’une étude de Data Mining – Machine Learning seront détaillées ainsi que les méthodes de validation des résultats obtenus.

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Déc
8
mar
2020
Formation Data Mining – Machine Learning
Déc 8 @ – Déc 11 @

Analyser des volumes massifs de données

Apprendre les méthodes pour fouiller des données variées ou pour chercher à prévoir les valeurs d’une variable quantitative ou qualitative. Les méthodes présentées seront mises en œuvre au cours d’ateliers. Les différentes étapes d’une étude de Data Mining – Machine Learning seront détaillées ainsi que les méthodes de validation des résultats obtenus.

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PUBLIC

Dans l’entreprise, ce stage s’adresse aussi bien aux décideurs qu’aux statisticiens ou aux chargés d’études en charge de l’exploitation des données de l’entreprise (applications marketing, gestion de la relation client, scoring, churn, Recherche et Développement, etc.). Ce stage s’adresse également aux chercheurs ou ingénieurs de recherche ou d’étude issus du monde académique et amenés à manipuler des données dans le cadre de leurs recherches (biostatistique, recherche médicale, sciences sociales, économétrie, etc.).

Pré-requis

Il est conseillé d’avoir suivi la formation Pratique de la Statistique I ou d’avoir acquis par la pratique un niveau équivalent. Il est également recommandé d’avoir des notions de base du langage R ou de tout autre langage de programmation.

MÉTHODE

Alternance d’exposés, de discussions et d’exercices pratiques avec le logiciel R. Des scripts R commentés sont fournis aux participants, afin qu’ils puissent les adapter à leurs propres problématiques et données à l’issue de la formation.

Jour 1

  1. Introduction générale
    1. Définitions : data mining et machine learning
    2. Points communs, différences et effet buzz
    3. Point logiciel
  2. Data Mining
    1. Explorer des données : cas univarié
      1. Décrire une variable qualitative
      2. Décrire une variable quantitative
      3. Automatiser le calcul dans R
    2. Explorer des données : cas bivarié
      1. Décrire le lien entre deux variables qualitatives
      2. Décrire le lien entre deux variables quantitatives
      3. Décrire le lien entre une variable qualitative et une quantitative
      4. Graphiques uni et bivariés automatisés
    3. Explorer des données : cas multivarié
      1. Introduction
      2. Analyse en Composantes Principales : approche intuitive
      3. Analyse Factorielle des Correspondances
      4. Analyse des Correspondances Multiples

Jour 2

Data Mining (suite)

  1. Classer des observations (clustering)
    1. Introduction
    2. Classification k-means
    3. Partitioning Around Medoids
    4. Classification Ascendante Hiérarchique
    5. DBSCAN
    6. Cartes Auto-Génératrices de Kohonen
  2. Machine Learning Supervisé
    1. Introduction, définitions et démarche
    2. Pré-traiter les données
    3. Comparer la performance de différents algorithmes/valeurs d’hyperparamètres

Jour 3

Machine Learning Supervisé (suite)

  1. Problématiques de régression
    1. Modélisation statistique et régression linéaire simple
    2. Régression multiple : principe
    3. Régression multiple : Sélection de variables
    4. Lasso, Ridge, Elastic Net
    5. Régression PLS
    6. Arbres de régression
  2. Problématiques de classification
    1. K plus proches voisins
    2. Analyse factorielle discriminante
    3. Régression logistique
    4. Support Vector Machines
    5. Arbres de classification
  3. Agrégation de modèles
    1. Bagging
    2. Random Forests
    3. Boosting

Jour 4

  1. Applications caret
    1. Introduction à la plateforme caret
    2. Projet régression
    3. Projet classification
  2. Introduction aux Réseaux de Neurones Artificiels et au Deep Learning, application Keras

1 inscrit : 2600 € 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

Durée : 4 jours (soit 28 heures)

Référence : F-dat-00

Lieu : interentreprise

Prix : 2600 € HT

Oct
20
mar
2020
Formation Data Mining – Machine Learning
Oct 20 @ – Oct 23 @

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Déc
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2020
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Déc 8 @ – Déc 11 @

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Témoignages

Merci pour cette certification IASSC et une grande reconnaissance pour la qualité de la formation.

Je suis vraiment satisfait, et j’espère avoir l’occasion de retravailler avec Dynacentrix !

En attendant, je vous recommande vivement !

Des échanges intéressants et des rappels plus qu’oubliés sur les statistiques. Même s’il n’y a pas que ça, il en faut un peu.

I attended the Green Belt Lean Six Sigma formation and recommend it.

The project I lead already has brought my company revenue and I am better equipped to continue to evolve and learn from additional experience!

J’ai eu ma Black Belt. Un grand merci pour cette super formation !