Formation Data Mining par la pratique
Maîtriser le Data Mining : cas pratiques d'exploration de données
Découvrez comment extraire les informations stratégiques de vos données brutes en maîtrisant les fondamentaux du Data Mining. Cette formation pratique et interactive vous aidera à prendre des décisions éclairées en analysant vos données complexes. Transformez vos données en informations précieuses avec notre expertise en science des données.
Réponse sous 24h ouvrées
En intra la formation peut être entièrement sur mesure
- Comprendre le cycle de vie d'un projet Data Mining
- Apprendre à préparer et explorer des jeux de données complexes
- Maîtriser les algorithmes fondamentaux de Data Mining
- Évaluer et optimiser la performance des modèles
01.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
02.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)
03.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)
04.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
05.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
06.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
07.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
08.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
09.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
10.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
11.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
12.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
Maîtriser le cycle de vie d'un projet Data Mining
Appréhender les étapes clés du Data Mining (collecte, nettoyage, modélisation, évaluation, déploiement) pour structurer un projet de A à Z et résoudre des problèmes concrets.
Préparer et explorer des jeux de données complexes
Réaliser l'ingénierie des features, nettoyer, transformer et visualiser des données brutes pour les rendre exploitables par des algorithmes, en identifiant les informations pertinentes.
Appliquer les algorithmes fondamentaux de Data Mining
Sélectionner et implémenter les algorithmes de classification, régression, clustering et règles d'association en fonction de la problématique, et interpréter leurs résultats.
Évaluer et optimiser la performance des modèles
Utiliser des métriques d'évaluation pertinentes, réaliser la validation croisée et le réglage des hyperparamètres pour s'assurer de la robustesse et de la fiabilité des modèles prédictifs.
Financement
Cette formation est finançable via OPCO, plan de développement des compétences ou FAF. Nos conseillers prennent en charge le montage de votre dossier.
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Maîtriser le Data Mining : cas pratiques d'exploration de données — pourquoi la choisir ?
Cycle de vie du Data Mining
Plongez dans le cycle complet d'un projet Data Mining, de la collecte à l'évaluation, pour une compréhension approfondie des enjeux.
Exploration de données complexes
Apprenez à préparer et explorer des jeux de données complexes, une compétence essentielle pour des analyses pertinentes et éclairées.
Algorithmes fondamentaux
Maîtrisez des algorithmes de classification de base et avancés, vous permettant d'appliquer des techniques d'analyse de données innovantes.
Optimisation des modèles
Acquérez des compétences pour évaluer et optimiser la performance des modèles, garantissant ainsi des résultats fiables et exploitables.
Formation inter-entreprise
Profitez d'un format inter-entreprise pour échanger des idées et des pratiques avec des professionnels d'horizons variés, enrichissant votre apprentissage.
Pratique avec des cas réels
Participez à des cas pratiques d'exploration de données, vous permettant d'appliquer directement vos connaissances théoriques à des situations concrètes.
Questions clés
Tout ce que vous devez savoir sur Maîtriser le Data Mining : cas pratiques d'exploration de données.
Poser une questionFormez-vous avec les meilleurs experts IMI Executive Solutions.
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Financer Maîtriser le Data Mining : cas pratiques d'exploration de données
Plusieurs dispositifs permettent de prendre en charge votre formation Maîtriser le Data Mining : cas pratiques d'exploration de données. Nos conseillers vous accompagnent pour identifier la solution la plus adaptée à votre situation.
OPCO
Formations financées via votre opérateur de compétences
Les OPCO (Opérateurs de Compétences) peuvent prendre en charge tout ou partie des frais de formation de vos salariés, dans le cadre du plan de développement des compétences ou de l’alternance. Renseignez-vous auprès de votre OPCO de rattachement.
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FAF
Aide à la formation pour les indépendants
Les Fonds d’Assurance Formation (FAF) financent les formations des travailleurs indépendants, auto-entrepreneurs, professions libérales et chefs d’entreprise. Le financement dépend de votre code NAF/APE et de l’organisme auquel vous cotisez (FAFCEA, AGEFICE, FIFPL…).
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FranceTravail
Des aides pour les demandeurs d’emploi
France Travail (ex-Pôle emploi) peut financer vos formations via des dispositifs comme l’AIF (Aide Individuelle à la Formation) ou des achats directs. Parlez-en à votre conseiller pour valider votre projet et vérifier votre éligibilité.
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Employeur
Votre entreprise peut financer votre formation.
Votre entreprise dispose d’un budget dédié à la formation. Rapprochez vous de la direction, du manager ou du service ressources humaines de votre entreprise pour en savoir plus.
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Région
Aides régionales pour la formation professionnelle
Les conseils régionaux proposent des aides financières pour favoriser l’accès à la formation, en particulier pour les jeunes, les demandeurs d’emploi ou les personnes en reconversion. Ces aides varient selon les régions.
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FNE Formation
Un soutien pour les entreprises en transformation
Le FNE-Formation accompagne les entreprises confrontées à des mutations économiques (transformation digitale, écologique, etc.). Il permet de financer les parcours de formation de leurs salariés, souvent à hauteur de 50 à 100 %, selon les cas.
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Nos conseillers pédagogiques analysent votre situation et vous orientent vers la solution la plus avantageuse.
Maîtriser le Data Mining : cas pratiques d'exploration de données en situation
“Un participant a mis en œuvre des techniques de nettoyage de données sur un jeu de données complexe, améliorant ainsi la qualité des analyses effectuées en interne.”
“Un autre participant a appliqué les concepts de feature engineering pour optimiser un modèle prédictif, augmentant la précision des résultats.”
IMI en chiffres
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Notre mission
Former des professionnels avec des méthodes immédiatement applicables sur le terrain.
- Certifié Qualiopi
- Formateurs experts
- 100% opérationnel
Notre approche
Des formations pensées par des experts pour répondre aux réalités de chaque métier.
- Personnalisé & sur-mesure
- +10 ans d'expertise
- Résultats mesurables
Questions fréquentes
Une question sur Maîtriser le Data Mining : cas pratiques d'exploration de données ? Nos conseillers pédagogiques vous répondent sous 24h.
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