Introduction au Data Mining New
Apprenez à extraire des connaissances précieuses et à prendre des décisions éclairées grâce au Data Mining !
Le Data Mining est le processus d'extraction de connaissances et de modèles cachés à partir de grands ensembles de données. Cette formation de 2 jours vous permettra de vous initier aux concepts fondamentaux du Data Mining, de découvrir les principales techniques d'analyse et d'acquérir les compétences nécessaires pour interpréter les résultats et les appliquer à des cas concrets.
La formation aborde les contenus techniques suivants :
- Introduction
- Les principales techniques
- Evaluation des modèles
Niveau intermédiaire
Durée de la formation
Début de la formation
Objectifs de la formation
Les objectifs visés par cette formation sont les suivants :
- Comprendre les principes de base et l'importance du data mining dans le contexte professionnel.
- Se familiariser avec les principales méthodes et outils du data mining.
- Être capable d'analyser et d'interpréter les résultats obtenus grâce au data mining.
- Initier la mise en pratique du data mining sur des données réelles.
Prérequis pour la formation
Il est souhaitable pour le participant d'avoir:
- Des connaissances de base en statistiques et informatique
- Des notions de base en Python
Programme
de la formation
- Introduction au Data Mining
- Qu'est-ce que le data mining?
- Historique et évolution
- Applications et bénéfices dans le milieu professionnel
- Processus de Data Mining
- Le processus CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining)
- Collecte et préparation des données
- Compréhension des données
- Techniques et méthodes de base
- Classification
- Régression
- Clustering
- Techniques avancées de data mining
- Association et règles d'association (ex: algorithme Apriori)
- Techniques de réduction de dimension (ex: PCA)
- Évaluation des modèles
- Techniques de validation croisée
- Mesures de performance (précision, rappel, AUC-ROC, etc.)
- Mise en pratique
- Atelier pratique sur une étude de cas d'entreprise (analyse de la fidélité client, par exemple).
- Analyse et interprétation des résultats.
- Perspectives et tendances
- Le rôle de l'IA dans le data mining
- Intégration du data mining dans la stratégie d'entreprise
- Exercices pratiques
- Les exercices proposés lors des formations sont centrés sur chaque concept présenté durant la formation. Les exercices abordent les concepts et la difficulté de façon progressive. A la fin de la formation, un exercice récapitulatif d’intégration des concepts est proposé aux participants.
- Analyse exploratoire des données : Utilisez un ensemble de données pour réaliser une analyse descriptive. (par exemple : moyenne, médiane, mode, écart-type)
- Utilisation d'un outil de data mining : À l'aide d'un logiciel, réaliser une simple classification sur un jeu de données fourni.
- Exercice de clustering : Utilisez un jeu de données pour identifier des groupes ou segments distincts.
- Règles d'association : À partir d'un jeu de données sur les transactions, déterminez les articles fréquemment achetés ensemble.
- Évaluation d'un modèle : Évaluez la performance d'un modèle de classification sur un jeu de données test.
Personne de contact
Formateur :
bstorm est une entreprise belge de services informatiques comptant 50 experts, spécialisée dans la transformation digitale, l’analyse de données et le développement de solutions sur mesure. Son expertise en analyse de données permet de transformer des volumes d’informations complexes en insights exploitables, offrant des outils puissants pour optimiser la prise de décision et les performances des entreprises. En complément, bstorm est un acteur reconnu de la formation professionnelle.
