Méthodologies Data

Apprenez à valoriser vos données en maitrisant les concepts de la Data Intelligence, les fondamentaux de l’IA et des statistiques.
Appréhendez les solutions data des éditeurs majeurs du marché : SAP BusinessObjects et Cloud, Microsoft, et bien d’autres.
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Formation

Classement – Prédiction de la Classe d’appartenance

#
g

Niveau

Confirmé

Durée

2 jours(s)

Modalités

Distanciel | Présentiel

La formation en quelques mots

Cette formation s’adresse à des personnes souhaitant mettre en œuvre des algorithmes de prédictions des groupes d’appartenance de leurs données. Ces groupes sont identifiés à l’avance (succès/échec, malade/sain, catégorie de produit…).

Les méthodes mises en œuvre construisent ces groupes sur la base d’un jeu d’entraînement labellisé, i.e. les groupes sont connus pour ces données. Il s’agit d’approches dites supervisées dans le cadre du machine learning.

Objectifs pédagogiques

  • Expliquer le contexte des approches de classement (différent de celui de la classification), i.e. approche supervisée vs non-supervisée,
  • Connaître et optimiser les paramètres propres à chaque méthode et impactant ses résultats,
  • Comprendre les différents algorithmes (AFD, PLS-DA, Régression logistique, arbre de décision, Random Forest),
  • Mettre en œuvre ces algorithmes,
  • Interpréter les résultats obtenus en termes de connaissances métiers.
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Pré-requis

De bonnes connaissances des outils statistiques de base ainsi que la maîtrise des concepts d'analyses multidimensionnelles

Public visé

Tout public
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Programme pédagogique simplifié

  • Connaitre les généralités sur les différentes méthodes d’analyses multidimensionnelles,
  • Connaître les principes et objectifs du classement,
  • Mettre en œuvre et interpréter les résultats d’une AFD,
  • Mettre en œuvre et interpréter les résultats d’une PLS-DA,
  • Mettre en œuvre et interpréter les résultats d’une régression logistique ,
  • Mettre en œuvre et interpréter les résultats de la méthode d’Arbre de décision,
  • Mettre en œuvre et interpréter les résultats de la méthode de Forêt aléatoire.

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Méthodologie

Les formateurs de Seenovate sont des consultants expérimentés et certifiés. Ils appuient leur pédagogie sur leur expertise terrain en conseil et en réalisation de projet en statistique et data science.

Méthodes et moyens : 

  • Une convention de formation
  • Une enquête en amont sur les attentes des stagiaires
  • Feuilles d’émargement signées à chaque session
  • 1 vidéoprojecteur par salle / 1 poste de travail par stagiaire
  • Explications théoriques suivies de pratiques guidées puis mises en autonomie

Méthode d’évaluation des acquis : 

  • Quiz et exercices d’applications tout au long de la formation
  • Evaluation de fin de stage
  • Attestation de suivi de formation

Support stagiaire :  

  • Support de cours électronique (dématérialisé) / En français

Nos domaines

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Solutions Data

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