Formation Maîtriser le Data Mining : cas pratiques d'exploration de données

Programme de la formation
Maîtriser le Data Mining : cas pratiques d'exploration de données

• Introduction au Data Mining et son écosystème

  - Définition et enjeux du Data Mining
  - Le cycle de vie d'un projet Data Mining (CRISP-DM)
  - Écosystème technologique : outils et langages (Python/R)
  - Cas d'usage concrets en entreprise
  - Première approche de l'environnement de travail

• Collecte et Compréhension des Données

  - Sources de données : bases de données, fichiers plats, APIs
  - Techniques d'extraction de données (ETL simplifiés)
  - Exploration des données (EDA) : statistiques descriptives
  - Visualisation initiale des données (nuages de points, histogrammes)
  - Identification des types de variables (catégorielles, numériques)

• Nettoyage et Préparation des Données

  - Gestion des valeurs manquantes (imputation, suppression)
  - Détection et traitement des doublons et incohérences
  - Normalisation et standardisation des données
  - Discrétisation et binning pour variables continues
  - Traitement des données aberrantes (outliers)

• Feature Engineering et Sélection de Variables

  - Création de nouvelles variables (agrégation, transformation)
  - Réduction de dimensionnalité (PCA - introduction)
  - Techniques de sélection de variables (filtre, wrapper, embarquées)
  - Importance des variables pour la modélisation
  - Bonnes pratiques pour l'ingénierie des features

• Introduction aux Algorithmes de Classification

  - Principes de la classification supervisée
  - Algorithmes : Arbres de Décision (CART)
  - Algorithmes : K-plus proches voisins (KNN)
  - Métriques d'évaluation de classification (précision, rappel)
  - Cas pratique : prédire une catégorie

• Algorithmes de Classification Approfondis

  - Régression Logistique comme classifieur
  - Support Vector Machines (SVM) - concepts de base
  - Introduction aux ensembles (Random Forest, Gradient Boosting)
  - Courbe ROC et Aire sous la courbe (AUC)
  - Interprétabilité des modèles de classification

• Introduction aux Algorithmes de Régression

  - Principes de la régression supervisée
  - Algorithmes : Régression Linéaire et Régression Polynomiale
  - Mesures d'erreur de régression (RMSE, MAE, R-carré)
  - Application à la prédiction de valeurs continues
  - Visualisation des résultats de régression

• Algorithmes de Clustering (Non Supervisé)

  - Principes du clustering non supervisé
  - Algorithme K-Means et choix du nombre optimal de clusters
  - Algorithme de Clustering Hiérarchique
  - Métriques d'évaluation de clustering (Silhouette Score)
  - Cas d'usage : segmentation de clientèle

• Règles d'Association et Analyse de Panier

  - Principes des règles d'association (Apriori)
  - Mesures : Support, Confiance, Lift
  - Identification de relations entre éléments
  - Application typique : analyse du panier de supermarché
  - Interprétation des règles découvertes

• Évaluation et Optimisation des Modèles

  - Sur-apprentissage (overfitting) et sous-apprentissage (underfitting)
  - Validation croisée (k-fold cross-validation)
  - Réglage des hyperparamètres (Grid Search, Random Search)
  - Matrice de confusion et indicateurs avancés
  - Comparaison et sélection du meilleur modèle

• Déploiement et Suivi des Modèles

  - Industrialisation d'un modèle Data Mining
  - Monitoring de la performance du modèle en production
  - Mise à jour et maintenance des modèles
  - Importance de la documentation et de la traçabilité
  - Éthique et biais en Data Mining

• Cas d'Étude Réel et Bonnes Pratiques

  - Analyse d'un problème de Data Mining de A à Z (projet fil rouge)
  - Consolidation des connaissances acquises
  - Astuces et pièges courants en Data Mining
  - Introduction aux sujets avancés (réseaux de neurones, deep learning)
  - Synthèse et perspectives d'évolution