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Intelligence Artificielle, Big Data
Formation Exploration de données : Maîtriser le Data Mining Pratique
Découvrez comment extraire des informations précieuses de vos données grâce à l'exploration de données et le Data Mining. Cette formation vous équipe pour identifier les tendances cachées et améliorer vos prises de décision. Les analystes et les chefs de projet apprécieront ces compétences essentielles pour relever les défis de l'Intelligence Artificielle et du Big Data.
Réponse sous 24h ouvrées
2835 € HTHT / personne
Durée21 h
FormatInter-entreprise
NiveauTout niveau
LieuFrance — Présentiel & Distanciel
- Maitriser les techniques fondamentales du Data Mining
- Identifier les tendances cachées dans vos données
- Appliquer les algorithmes de Data Mining pour extraire des informations précieuses
- Évaluer et optimiser les modèles pour améliorer les prises de décision
01.Introduction au Data Mining et préparation des données
- —Définition et enjeux du Data Mining
- —Cycle de vie d'un projet de Data Mining (CRISP-DM)
- —Types de données et sources (structurées, non structurées)
- —Présentation de l'environnement de travail (outils, logiciels)
02.Exploration et visualisation des données (EDA)
- —Statistiques descriptives univariées (Moyenne, Médiane, Écart-type)
- —Statistiques descriptives multivariées (Corrélation)
- —Techniques de visualisation (Histogrammes, Box plots, Scatter plots)
- —Identification des anomalies et valeurs manquantes
03.Nettoyage et transformation des données (Partie 1)
- —Gestion des valeurs manquantes (imputation, suppression)
- —Détection et traitement des valeurs aberrantes (outliers)
- —Normalisation et standardisation des données
- —Discrétisation des variables continues
04.Nettoyage et transformation des données (Partie 2)
- —Techniques de réduction de dimensionnalité (ACP/PCA)
- —Feature engineering : création de nouvelles variables
- —Codage des variables catégorielles (One-Hot Encoding)
- —Préparation des données pour les algorithmes spécifiques
05.Introduction aux algorithmes de classification
- —Concepts fondamentaux de la classification (Supervision)
- —Arbres de décision (CART, C4.5) : principes et construction
- —Mesures de performance : Précision, Rappel, F1-score
- —Exercices pratiques sur des cas simples
06.Classification avancée et évaluation de modèles
- —Régression logistique et machines à vecteurs de support (SVM)
- —K-plus proches voisins (KNN) et Naive Bayes
- —Matrices de confusion et courbes ROC (AUC)
- —Validation croisée pour l'évaluation robuste des modèles
07.Introduction aux algorithmes de régression
- —Concepts fondamentaux de la régression (Prédiction numérique)
- —Régression linéaire simple et multiple
- —Mesures de performance : RMSE, R-carré
- —Utilisation d'exemples concrets pour la prédiction
08.Concepts de clustering (Segmentation non supervisée)
- —Introduction au clustering : découvrir des groupes
- —Algorithme K-Means : principes, choix de K
- —Hierarchical Clustering: dendrogrammes et interprétation
- —Évaluation des clusters : silhouette score
09.Règles d'association et systèmes de recommandation
- —Introduction aux règles d'association (Apriori)
- —Mesures de qualité : Support, Confiance, Lift
- —Principes des systèmes de recommandation (filtrage collaboratif)
- —Application des règles d’association dans des scénarios métier
10.Détection d'anomalies et séries temporelles
- —Techniques de détection d'anomalies univariées et multivariées
- —Introduction à l'analyse de séries temporelles
- —Composantes d'une série temporelle (tendance, saisonnalité)
- —Méthodes simples de prévision (moyennes mobiles)
11.Éthique, biais et interprétabilité des modèles
- —Considérations éthiques en Data Mining
- —Identification et atténuation des biais dans les données/modèles
- —Interprétabilité des modèles (SHAP, LIME)
- —Confidentialité des données (RGPD) et sécurité
12.Mise en œuvre et cas d'usage réels
- —Pipeline de Data Mining de bout en bout
- —Industrialisation des modèles (déploiement, monitoring)
- —Études de cas concrets (marketing, finance, santé)
- —Présentation d'outils et plateformes avancées
- —*Compétences acquises :**
Préparation et exploration de données
Maîtriser les techniques d'exploration, de nettoyage et de transformation des données pour les rendre exploitables par les algorithmes de Data Mining, incluant la gestion des valeurs manquantes et aberrantes.
Application d'algorithmes de Data Mining
Sélectionner et appliquer les algorithmes de classification, régression, clustering et règles d'association adaptés à des problématiques métier spécifiques et interpréter leurs résultats.
Évaluation et optimisation de modèles
Évaluer la performance des modèles de Data Mining à l'aide de métriques pertinentes, identifier les limites et les biais, et mettre en œuvre des techniques pour les optimiser.
Interprétation et valorisation des découvertes
Extraire des informations pertinentes et actionable des données, communiquer efficacement les résultats des analyses et contribuer à l'aide à la décision stratégique basée sur les insights.
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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Points forts de la formation
Exploration de données : Maîtriser le Data Mining Pratique — pourquoi la choisir ?
🎯
Techniques de Data Mining
Maîtrisez les techniques fondamentales du Data Mining pour extraire des informations précieuses et transformer vos données en atouts décisionnels.
🔍
Analyse des tendances cachées
Apprenez à identifier les tendances cachées dans vos données, une compétence essentielle pour anticiper les besoins et optimiser les performances.
🧠
Algorithmes pratiques
Appliquez des algorithmes de classification concrets pour résoudre des problèmes réels, garantissant une approche pratique dès le premier jour.
📊
Exploration et visualisation
Développez vos compétences en exploration et visualisation des données pour une meilleure compréhension et communication des résultats.
🔧
Optimisation des modèles
Évaluez et optimisez vos modèles pour améliorer les prises de décision, augmentant ainsi l'efficacité de vos projets data.
🗂️
Nettoyage de données avancé
Maîtrisez le nettoyage et la transformation des données en deux parties distinctes, assurant une préparation rigoureuse et efficace de vos datasets.
Thématique
Questions clés
Tout ce que vous devez savoir sur Exploration de données : Maîtriser le Data Mining Pratique.
Poser une questionNous utilisons des outils et des logiciels populaires dans le domaine du Data Mining, tels que Weka, R, Python, etc.
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Exploration de données : Maîtriser le Data Mining Pratique vous intéresse ?
Obtenez un devis personnalisé sous 24h — inter, intra ou sur-mesure.
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Financement
Financer Exploration de données : Maîtriser le Data Mining Pratique
Plusieurs dispositifs permettent de prendre en charge votre formation Exploration de données : Maîtriser le Data Mining Pratique. 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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Témoignages
Avis sur Exploration de données : Maîtriser le Data Mining Pratique
5.0/5· 3 avis vérifiés
“Je cherchais une montée en compétences rapide sur Exploration de données : Maîtriser le Data Mining Pratique — c'est exactement ce que j'ai obtenu. Programme bien calibré, supports clairs, formateur disponible.”
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Yann S.
Cadre intermédiaire · PME industrielle
“Formation Exploration de données : Maîtriser le Data Mining Pratique suivie à distance, ce qui m'arrangeait bien vu mon emploi du temps chargé. La qualité pédagogique n'a rien à envier au présentiel.”
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Manon G.
Responsable formation · Grand groupe industriel
“Grâce à Exploration de données : Maîtriser le Data Mining Pratique, j'ai enfin une vision claire et opérationnelle du sujet. Six mois après, je m'en sers au quotidien. Vraiment utile.”
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Anthony D.
Chef·fe de service · Mairie
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FAQ
Questions fréquentes
Une question sur Exploration de données : Maîtriser le Data Mining Pratique ? Nos conseillers pédagogiques vous répondent sous 24h.
Contacter un conseiller• Connaissances de base en statistiques.
• Familiarité avec des outils bureautiques (tableur).
• Une première approche de la manipulation de données est un plus.
• Volonté d'apprendre par la pratique.
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