Analyse des donnees - methodes decisionnelles
Data Value
Non finançable CPF
Tout public
Présentiel
Public admis
Salarié en poste
Demandeur d'emploi
Entreprise
Etudiant
Prix
1980 €
Durée
Nous contacter
Niveau visé
Non diplômante
Localité
En présentiel
Découvrez les localités disponibles pour suivre cette formation en présentiel.
Objectifs
Objectifs
Découvrir les principales méthodes décisionnelles d'analyse des données (arbres de décision, règles d'association, régression multiple, analyse discriminante, ...), choisir celle appropriée au problème et aux données. Interpréter les résultats numériques et graphiques, éviter les pièges, savoir résumer l'information obtenue et communiquer les résultats importants
Compétences visées
- Construire un arbre de décision en choisissant des critères pertinents de segmentation
- Connaître l'intérêt des règles d'association et savoir les utiliser sur des données volumineuses
- Savoir mener une modélisation de type régression multiple et en interpréter les résultats
- Mettre en oeuvre une analyse discriminante, en mesurer la qualité des paramètres et fournir des probabilités d'appartenance à un groupe
- Disposer d'un comparatif des méthodes avec leur propriété, qualité et conditions d'application
- Utiliser les réseaux de neurones pour résoudre les problématiques de classification
Découvrir les principales méthodes décisionnelles d'analyse des données (arbres de décision, règles d'association, régression multiple, analyse discriminante, ...), choisir celle appropriée au problème et aux données. Interpréter les résultats numériques et graphiques, éviter les pièges, savoir résumer l'information obtenue et communiquer les résultats importants
Compétences visées
- Construire un arbre de décision en choisissant des critères pertinents de segmentation
- Connaître l'intérêt des règles d'association et savoir les utiliser sur des données volumineuses
- Savoir mener une modélisation de type régression multiple et en interpréter les résultats
- Mettre en oeuvre une analyse discriminante, en mesurer la qualité des paramètres et fournir des probabilités d'appartenance à un groupe
- Disposer d'un comparatif des méthodes avec leur propriété, qualité et conditions d'application
- Utiliser les réseaux de neurones pour résoudre les problématiques de classification
Programme
- Arbres de Décision
Principe et algorithmes de construction
Identification des variables discriminantes
Arbre de régression et arbre de classement (discriminant)
- Règles d'association
Recherche des règles d'association pertinentes dans une base de données
Sélection des meilleures règles et leur utilisation
Utilisation en Data Mining
- Modèle linéaire et régression multiple
Modélisation de la relation entre la variable cible et les variables explicatives
Interprétation des résultats et pièges à éviter
- Analyse Discriminante
Analyse linéaire discriminante
Qualité d'une discrimination
Probabilité d'appartenance à un groupe
- Comparaisons, domaines d'application, conditions d'utilisation
Comparaisons des propriétés, qualités et conditions d'application des familles de méthodes et des méthodes elles-mêmes.
Complémentarité des méthodes
Panorama des logiciels
- Réseaux de Neurones
Principes des réseaux de neurones (perceptron)
Techniques de calculs
Applications à la résolution de nombreux problèmes dont la discrimination et la régression
Principe et algorithmes de construction
Identification des variables discriminantes
Arbre de régression et arbre de classement (discriminant)
- Règles d'association
Recherche des règles d'association pertinentes dans une base de données
Sélection des meilleures règles et leur utilisation
Utilisation en Data Mining
- Modèle linéaire et régression multiple
Modélisation de la relation entre la variable cible et les variables explicatives
Interprétation des résultats et pièges à éviter
- Analyse Discriminante
Analyse linéaire discriminante
Qualité d'une discrimination
Probabilité d'appartenance à un groupe
- Comparaisons, domaines d'application, conditions d'utilisation
Comparaisons des propriétés, qualités et conditions d'application des familles de méthodes et des méthodes elles-mêmes.
Complémentarité des méthodes
Panorama des logiciels
- Réseaux de Neurones
Principes des réseaux de neurones (perceptron)
Techniques de calculs
Applications à la résolution de nombreux problèmes dont la discrimination et la régression
Envie d’en savoir plus sur cette formation ?
Documentez-vous sur la formation
Ces formations peuvent vous intéresser

Formation au métier de Data Analyst (Power BI, SQL, certification...
LILLE, GRENOBLE, MARSEILLE ET 11 AUTRE(S) LOCALITÉ(S)
Offre spéciale
Avis du centre
Les formations les plus recherchées
Lyon
Toulouse
Marseille
Montpellier
Paris
Bordeaux
Dijon
Mâcon
Nantes
Rennes
Audit CPF
Audit en Ligne
Analyste de donnees
Analyste de donnees CPF
Analyste de donnees en Ligne
Statisticien
Power bi
Qlikview
Data scientist
Big data
Business intelligence
Analyste de donnees Paris
Big data Paris
Business intelligence Paris
Data scientist Paris
Power bi Paris
Qlikview Paris
Statisticien Paris
Statisticien Paris 1er
Qlikview Évry-Courcouronnes
Power bi Évry-Courcouronnes