ORSYS formation
NOUS CONTACTER - +33 (0)1 49 07 73 73
NOUS CONTACTER - 📞 +33 (0)1 49 07 73 73    espace pro ESPACE PRO     inscription formation orsys S'INSCRIRE     drapeau francais   drapeau anglais
Nos domaines de formation :
Toutes nos formations IA, Machine Learning, analyse de données

Formation Data Mining par la pratique

Stage pratique
New
Durée : 3 jours
Réf : DMP
Prix  2019 : 2030 € H.T.
Pauses et déjeuners offerts
  • Programme
  • Cycles certifiants
  • Participants / Prérequis
  • Intra / sur-mesure
Programme

Ce stage vous permettra de travailler à définir et mettre en œuvre un projet d'analyse statistique. Il vous apporte les notions de l'architecture technique nécessaires à l'analyse statistique des données (en environnement classique ou Big Data) et aux techniques statistiques d'analyse profonde des données.

Objectifs pédagogiques

  • Comprendre l'intérêt de l’approche Data Mining
  • Traduire une problématique et savoir y répondre
  • Connaître les principales méthodes de Data Mining
  • Identifier et savoir utiliser les outils de Data Mining
  • Poser une problématique de Data Mining et rechercher la méthode appropriée
  • Être en capacité de restituer les résultats
PROGRAMME DE FORMATION

Le projet de Data Mining

  • La problématique du Data Scientist : de la donnée à l’information.
  • Le vocabulaire et les concepts.
  • L’exploration descriptive du jeu de données.
  • Les métadonnées pour le suivi du projet de Data Mining.
  • Rappels sur le logiciel R.

Travaux pratiques
Utilisation de R. Caractérisation descriptive, définition et saisie des métadonnées d'un jeu de données.

Les techniques de l’approche Data Mining

  • Méthode basée sur la classification : identification de groupes d’individus statistiques.
  • Méthode par association : mise en évidence d’une cause et d’une conséquence.
  • Méthode de l’estimation : complément d’un effectif ou d’une fréquence d’un jeu de données.
  • Apports du Data Mining pour le traitement des grandes volumétries de données.
  • Méthode de segmentation : définition de critères, extension de la méthode de classification et principe des k-means.
  • Méthode de prévision : importance de la temporalité et des hypothèses.

Travaux pratiques
Appréhender les différentes méthodes en fonction des besoins exprimés.

Les outils statistiques

  • Méthodes descriptives : corrélation, classification, réseaux de Kohonen, règles d’association.
  • Méthodes prédictives : régression, arbres de décision, réseaux de neurones, les K plus proches voisins.
  • Mise en œuvre de classification par k-means et CAH (Classification Ascendante Hiérarchique).
  • Principe des méthodes supervisées.

Travaux pratiques
Mise en pratique des différentes méthodes sous R.

La visualisation des données

  • Les objectifs de la visualisation des données.
  • Les différents types de représentations de données quantitatives.
  • Concevoir des tableaux de bord.

Travaux pratiques
Création d’un tableau de bord avec R en utilisant des données quantitatives. Représentation de données quantitatives et de données qualitatives avec R.

Analyse de données qualitatives et textuelles

  • Spécificités de la problématique et les alternatives (Analyse Factorielle des Correspondances, table de contingence).
  • Présentation d’instanciation, de pattern, de vecteur et d’heuristique.
  • Comment utiliser un espace de vecteurs, d’indexation, de scoring.
  • Différents types de transformations et traitement d’un document textuel.

Travaux pratiques
Réalisation d’un traitement de données qualitatives et de données textuelles sous R.

Cycles certifiants
Participants / Prérequis

» Participants

Chargés d’études, responsables de projet analyse de données, responsables Infocentre, Marketing ou Qualité, utilisateurs et gestionnaires métiers de bases de données, futurs Data Scientist.

» Prérequis

Connaissances de base en statistiques ou connaissances équivalentes à celles apportées par le stage Statistiques descriptives, introduction (réf. UES).
Intra / sur-mesure

Demande de devis intra-entreprise
(réponse sous 48h)

Vos coordonnées

En cochant cette case, j’atteste avoir lu et accepté les conditions liées à l’usage de mes données dans le cadre de la réglementation sur la protection des données à caractère personnel (RGPD).
Vous pouvez à tout moment modifier l’usage de vos données et exercer vos droits en envoyant un email à l’adresse rgpd@orsys.fr
En cochant cette case, j’accepte de recevoir les communications à vocation commerciale et promotionnelle de la part d’ORSYS Formation*
Vous pouvez à tout moment vous désinscrire en utilisant le lien de désabonnement inclus dans nos communications.
* Les participants inscrits à nos sessions de formation sont également susceptibles de recevoir nos communications avec la possibilité de se désabonner à tout moment.

Pour vous inscrire

Cliquez sur la ville, puis sur la date de votre choix.
[-]
PARIS

Horaires

Les cours ont lieu de 9h à 12h30 et de 14h à 17h30.
Les participants sont accueillis à partir de 8h45.
Pour les stages pratiques de 4 ou 5 jours, les sessions se terminent à 15h30 le dernier jour.
En poursuivant votre navigation, vous acceptez l’utilisation de cookies nous permettant de vous proposer des offres correspondant à vos centres d’intérêt.
En savoir plus sur l’usage des cookies…   ✖ Fermer
linkedin orsys
twitter orsys
it! orsys
instagram orsys
pinterest orsys
facebook orsys
youtube orsys