Nos domaines de formation :

Formation Data Mining : synthèse

3,8 / 5
Séminaire
meilleur vente
Durée : 2 jours
Réf : DMI
Prix  2018 : 1910 € H.T.
Pauses et déjeuners offerts
  • Programme
  • Cycles certifiants
  • Participants / Prérequis
  • Intra / sur-mesure
  • avis vérifiés
Programme

Le Data Mining apporte des solutions pour l'extraction de connaissances à partir de données brutes. Ce séminaire, alliant principes théoriques et expériences pratiques, vous propose une synthèse sur le Data Mining, ses applications, ses apports pour l'entreprise ainsi que sur les méthodes et outils les plus utilisés.

Objectifs pédagogiques

  • Comprendre les principes et la finalité du Data Mining (DM)
  • Identifier les principales techniques du DM et leur cas d'utilisation
  • Mettre en oeuvre sur un cas simple les méthodes de scoring et de géomarketing
  • Découvrir les méthodes prédictives et les méthodes descriptives du DM
  • Connaître les principales étapes d'un projet Data Mining
PROGRAMME DE FORMATION

Le Système d'Information Décisionnel (SID)

  • Les enjeux du SID : besoins, domaines d'application.
  • Architecture type d'un SID, état de l'art.
  • Elaboration des informations décisionnelles.
  • Conception d'un SID : étapes, optimisation, organisation des données, dictionnaires.

Comprendre le Data Mining (DM)

  • Définition et finalité du Data Mining (DM).
  • Quel lien entre le DM et les statistiques, quelle dépendance entre le DM et l'informatique ?
  • Différence entre DM et OLAP ?
  • Les attentes des entreprises, les réponses du DM.

Les techniques du Data Mining

  • Les différentes familles du DM.
  • Les méthodes prédictives et les méthodes descriptives.
  • Analyse factorielle, typologique. La classification...
  • Les arbres de décisions, les réseaux de neurones.
  • Classification des techniques de DM.

La méthode descriptive du Clustering

  • Définition et méthodologie.
  • Les critères pour structurer les données à classer.
  • Evaluation et validation des classes obtenues.
  • Les différentes sous-familles du Clustering.

Exemple
Présentation d'applications du Clustering.

Exemples d'application du DM

  • Le scoring : définition, finalité, méthodologie.
  • Le géomarketing : définition, finalité, méthodologie.

Exemple
Mise en œuvre de la méthode de scoring. Cas pratique d'utilisation de géomarketing.

Les données de l'entreprise

  • Rappel de la problématique des données du SI.
  • Qualité des données et administration des données.
  • Processus de collecte et d'exploration.
  • Création d'agrégats et de nouvelles données.
  • Transformation des données.

Méthodologie de projet Data Mining

  • Définition du problème métier à résoudre et des objectifs à atteindre.
  • Inventorier, décrire et classer les données.
  • Concevoir et alimenter la base Data Mining.
  • Explorer, segmenter des entités analysées.
  • Etablir et appliquer les modèles d'analyse.
  • Itérer, déployer auprès des utilisateurs.
  • Maintenir le modèle et le logiciel associé.

Panorama des outils

  • Principaux outils du marché : SAS, R, IBM SPSS...
  • Zoom sur l'outil SAS et sur l'ETL Powercenter.
  • Quels critères de choix pour ce type d'outils ?
Cycles certifiants
Participants / Prérequis

» Participants

Responsables Infocentre, responsables marketing, statisticiens, responsables informatiques, chefs de projets et experts décisionnels. Utilisateurs et gestionnaires métiers de bases de données.

» Prérequis

Connaissances de base en analyse décisionnelle. Connaissances de base en statistiques.
Intra / sur-mesure
Programme standard     Programme sur-mesure
Oui / Non

Vos coordonnées

Avis vérifiés
picto avis vérifiés
Teddy L. 04/10/2018
3 / 5
trop axé pratique / trop opérationnel. contenu trop axé stat pour un public marketing tel que une connaissance des bases théoriques est requises avant le début de cette formation-RAS

Stephie W. 04/10/2018
3 / 5
trop théorique-la formation n'était pas très adaptée à mon profil-

Isaac L. 04/10/2018
4 / 5
une bonne vision -mériterait des cas pratiques coté participants aussi-

Clement F. 04/10/2018
4 / 5
Très bien, les explications sont claires

Andrzej C. 04/10/2018
5 / 5
J'ai reçu le contenu auquel je m'attendais le formateur a été très clair et a très bien présenté les sujets abordés

Hélène M. 04/10/2018
5 / 5
documentation : texte écrit trop petit sur certains slides , idem pour la projection en salle

Nicolas S. 04/10/2018
5 / 5
très intéressant 2 jours c'est trop court

Louis C. 04/10/2018
5 / 5
Il manquait juste de schématiser comment tous les concepts en cours s'intègrent dans le cycle de vie du DM.Des exemples qui auraient permis de comprendre des concepts compliqués car basés sur des notions mathématiques complexes ont été abordés simplement par le prof, le but pour moi étant de comprendre les concepts du DM, le but a été atteint-

Elodie D. 07/06/2018
2 / 5
Par rapport au programme annoncé sur le site nous n'avons abordé qu'une partie des sujets et dommage que dans un cycle certifiant on ne manipule pas de données , le format séminaire n'est pas adapté. Il n'y a pas grand contenu dans les supports.

Célia C. 07/06/2018
3 / 5
j'aurais préféré une session avec des applications pratiques plutôt qu'un séminaire j'aurai aimé approfondir certaines thématiques

Pierre R. 07/06/2018
3 / 5
Manque de manipulation sur des ordinateurs des logiciels pour savoir interpréter les données et savoir dans quel cas on utilise telle loi ou telle autre loi statique.

Nicolas C. 07/06/2018
4 / 5
support de formation qui ne semble pas vraiment suffisant pour permettre une révision dans le cadre du cycle de certification. Un document plus détaillé serait souhaitable en version électronique pourquoi pas?

Vincent B. 07/06/2018
4 / 5
le support est assez léger en explication, pas assez d'exemple . beaucoup de théorie mais malheureusement peu de pratique pour un cursus certifiant.

Isabelle P. 07/06/2018
4 / 5
Tous les points prévus dans le descriptif n'ont pas été abordés. Support qui n'est pas enrichi d'autres cas ou explications plus poussées. Bonnes connaissances techniques de l'animateur. Bons cas concrets.

HIHI E. 07/06/2018
4 / 5
Répond à mon besoin de formation (rappel, remise à niveau)

Florent C. 07/06/2018
4 / 5
Beaucoup d'exemples et de cas présentés en lien avec le monde réel. Manque peut-être un cas d'usage fil conducteur de l'ensemble pour voir toutes les étapes avec ce même exemple.

Dimitri L. 07/06/2018
4 / 5
Présentation orsys inutile. Manque un volet approfondi sur les bonnes pratiques projets DM (pourtant figurant sur la brochure) Manque un cas pratique étoffé Le contenu présenté pourrait tenir une journée. Le formateur semble très compétent et aurait je pense beaucoup à nous apporter sur 2 jours sur le sujet DM.

Harouna D. 29/03/2018
4 / 5
Quelques répétitions avec le cours Introduction à la statistique. certains sujets doivent être approfondies (Arbre de décision par exemple). Il semble aussi intéressant de permettre aux élèves de faire les exercices sur ordinateur.

Benoit R. 29/03/2018
4 / 5
Manque un aspect pratique pour ce sujet Data Mining. J'attendais une présentation plus technique, avec des cas pratiques plus détaillés. Manque la présentation des algos de deep learning (réseaux de neurones) comme outils de data mining.

Thierry R. 07/12/2017
3 / 5
Pas assez de vue de synthèse. Trop dans le détail.

Benoit D. 07/12/2017
3 / 5
Entre 1/3 et 1/2 du temps sur des exemples non utilisables quand on fait du Python ( librairies différentes, dommage!)

Jéremie E. 07/12/2017
3 / 5
Je m'attendais à une synthèse plus haut niveau de la matière avec des pistes pour ... le sujet plus qu'a des applications très spécifiques de certaines méthodes.

Stéphanie K. 07/12/2017
3 / 5
Pas assez d'exemples sur le support papier ( trop succinct) . Trop de calcul sur le deashboard, difficile à suivre.

Jean P. 07/12/2017
4 / 5
Choix d'exemples plus particuliers, surtout sur la première journée. Plus de lignes et de colonnes.

Kratchen G. 07/12/2017
4 / 5
Le contenu est conforme au programme et aborde la plupart des sujets pour découvrir le Data Mining. Par contre la pratique est très peu présente.

Soufian H. 07/12/2017
4 / 5
Complet et bien présenté", présentation pédagogique. Difficile de mettre en œuvre immédiatement pour ma part.

Mikael B. 07/12/2017
4 / 5
Exemples peu claires et quelques fois non maitrisés par le formateur. Manque de pratique.

Sylvain B. 07/12/2017
4 / 5
Séminaire très intéressant. permettant de comprendre les principes du data mining afin de mettre en place quelques analyses de donnés sur mon périmètre.

Maxime P. 07/12/2017
4 / 5
Sujet intéressant, stage concret, ensemble satisfaisant.

Denis S. 07/12/2017
4 / 5
Aurais aimé une overview plus complète avec les algos utilisés. Trop dans le détails de certains points.

Alexandre S. 07/12/2017
5 / 5
Formation très riche, bien structurée. Exemple pertinent. Présentation impeccable. Répond à beaucoup de questions sur le sujet. Très bonne formation, très bon intervenant.

Florian R. 07/12/2017
5 / 5
Un point d'amélioration sue le choix des exemples en particulier sur la journée 1 qui quand ils présent des cas non réels sont difficiles à comprendre. L'idéal pourrait être d'avoir un exemples fil conducteur le long de la formation. ( voiture)
Avis client 3,8 / 5

Les avis client sont issus des feuilles d’évaluation de fin de formation. La note est calculée à partir de l’ensemble des avis datant de moins de 12 mois.

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.