Analyse des données - méthodes décisionnelles
Date de mise à jour :
Identifiant Offre Info : 14_AF_0000029181
Organisme responsable :
Data Value
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Présentation de la formation
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 -…
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 œuvre 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 de la formation
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…
- 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
Validation et sanction
Type de formation
Non certifiante
Niveau de sortie
Sans niveau spécifique
Durée, rythme, financement
Durée
En centre
21 h
Financement
- Conventionnement
- Non
Conditions d'accès
Public visé
- Tout public
Informations sur les publics
Toute personne devant aborder le domaine de l'analyse des données avec pour objectif de modéliser et quantifier les relations plus ou moins complexes découvertes grâce à l'analyse exploratoire préalable.
Niveau d'entrée
Sans niveau spécifique
Conditions spécifiques et prérequis
Aucun.
Lieu de réalisation de l'action
Modalités d'enseignement
Formation entièrement en présentielle
Adresse
54 Rue du Faubourg Saint-Antoine75012 Paris 12e
Responsable : A&O Expertise
Périodes prévisibles de déroulement des sessions
Début
Fin
- Adresse d'inscription
-
Data Value
31670 Labège - État du recrutement
- Ouvert
- Modalités
- Entrées / Sorties à dates fixes