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Big Data, Data Mining et Machine Learning
BKBDDM / LI-REQ-201

OBJECTIFS PEDAGOGIQUES

Utiliser la méthodologie du Data Mining
Appliquer des algorithmes de modélisation de pointe sur vos données
Mettre en œuvre les bonnes pratiques pour développer et maintenir des modèles analytiques.
Explorer comment créer de la valeur à l’aide de l’analytique
Evaluer les différents modèles de machine Learning.
Expliquer de manière simple le concept de data Mining et les méthodes de machine Learning.
Utiliser des données non structurées dans votre modélisation.
Construire des segments pour vos applications métiers.

PUBLIC

PRE–REQUIS

Analyses métiers
Statisticiens
Data Scientists
Managers
Connaissance de l’environnement Windows et maîtrise des applications Windows telles que Microsoft Office

CONTENU

L’environnement Informatique
Le matériel, le stockage disque, la CPU, la mémoire, le réseau
Système distribué : Bases de données et systèmes de fichiers.
Virtualisation
Inventaires des outils analytiques
Aperçu des Techniques de segmentation
Segmentation et Classification
Notions de distances
Algorithmes de classification : Méthodes des K-Means et Classification Ascendante Hiérarchique
Evaluation d’une classification
Choix du nombre de groupes et description des groupes
Modélisation prédictive
Méthodologie de construction d’un modèle : SEMMA
Différents types de modèles : prédiction d’une cible binaire, multi niveaux ou continue
Evaluation de la puissance prédictive d’un modèle
Modèle les plus courants
Régression
Modèles linéaires généralisés
Réseaux de neurones
Arbres de décision, Arbres de régression
Autres applications
Modèle incrémental
Data Mining pour des séries chronologiques
Conseils systèmes
Analyse textuelle : restructuration des informations et classement des documents
Text Mining

SESSIONS PROGRAMMEES

Visualisez le calendrier en ligne ici

VALIDATION

Des QCM sont réalisés pendant la formation permettant de mesurer la compréhension sur chaque thème abordé

PEDAGOGIE

La pédagogie employée pour l’animation du cours est basée sur une démarche démonstrative
Les formations combinent 30% d’exercices pratiques pour 70% de théorie et démonstrations

INTERVENANTS

La formation est assurée par un formateur SAS ou un partenaire de SAS.

MODALITES PRATIQUES

Durée : 2 jours soit 14 heures avec 7 heures par jour
Prix stagiaire 1 238 €
Horaires 9h30 – 12h30, 13h30 – 17h30

Durée: