Methodes de prediction automatique et leurs applications metiers

Data Value

Non finançable CPF
Tout public
Présentiel
Public admis
Salarié en poste
Demandeur d'emploi
Entreprise
Étudiant
Prix
2340 €
Durée
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Localité
En présentiel
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Cette formation est disponible dans les centres de formation suivants:
  • 75 - Paris 12e
Cette formation peut être dispensée dans votre entreprise dans les localités suivantes :
  • 75 - Paris
  • 77 - Seine-et-Marne
  • 78 - Yvelines
  • 91 - Essonne
  • 92 - Hauts-de-Seine
  • 93 - Seine-Saint-Denis
  • 94 - Val-de-Marne
  • 95 - Val-d'Oise
Objectifs
Mettre en œuvre les principaux algorithmes d'apprentissage automatique pour la prédiction, analyser les résultats et comparer leur pertinence


Compétences visées

- Apprendre à analyser des données non structurées

- Découvrir les méthodes de prédiction automatiques et leurs applications métiers (moteur de recommandation, traces numériques, ...)

- Améliorer ses méthodes et les rendre efficaces en environnement de production.
Programme
Programme

- Comment analyser les données non-structurées

  • Exposé des méthodes de Data Science et des cas d'utilisation

  • Présentation d'exemples complets

    • Analyse de sentiments

    • Découverte et extraction automatique de thèmes et sujets de documents textes




- Méthodes de prédiction automatique

  • Comment prédire des catégories

  • Comment extraire des tendances

  • Comment regrouper les données en familles naturelles


- Comment booster son chiffre d'affaires avec un moteur de recommandation

  • Les différentes approches

  • Comment choisir entre elles

  • Quelles sont les conséquences

  • Comment construire un moteur de recommandation


- Comment extraire de la valeur des transactions et des traces

  • Comment se servir des tickets de caisse et des logs de parcours web

  • Comment extraire des règles d'association et des paniers probables

  • Quels impacts sur le Business


- Comment améliorer ses méthodes et les rendre efficaces en environnement de production

  • Apprendre à construire de nouveaux prédicteurs (feature engineering)

  • Apprendre à réduire la complexité de la solution (feature selection)

  • Comment ré-utiliser les modèles prédictifs appris
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