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Méthodes de prédiction automatique et leurs applications métiers

Date de mise à jour :
Identifiant Offre Info : 19_1803019536
Organisme responsable : Data Value (ouvre dans un nouvel onglet)

Nouvelle recherche

Présentation de la formation

Objectifs

Mettre en œuvre les principaux algorithmes d'apprentissage automatique pour la prédiction, analyser les résultats et comparer leur pertinence

Programme de la formation

- Comment analyser les données non-structuréesExposé 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 prédictions automatiquesComment prédire des catégories Comment extraire des tendances Comment regrouper les données en familles naturelles - Comment booster son chiffre d'affaires avec un moteur de recommandationLes différentes…

- 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 prédictions automatiques
  • 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

Validation et sanction

Attestation de formation

Type de formation

Non certifiante

Niveau de sortie

Sans niveau spécifique

Durée, rythme, financement

Durée

En centre

21 h

Financement

Conventionnement
Oui
Financeur
  • Autre

    Programme : Autre financement (AIF, entreprise , individuel…)

Conditions d'accès

Public visé

  • Tout public

Niveau d'entrée

Sans niveau spécifique

Conditions spécifiques et prérequis

Savoir lire et écrire quelques lignes de code.Aucun pré-requis n'est demandé sur les langages Python et R.Tous les éléments nécessaires vous seront donnés au fur et à mesure.\n\nProcédure d'admission: \nUn formulaire d'auto-évaluation proposé en amont de la formation nous permettra d'évaluer votre niveau et de recueillir vos attentes. Ce même formulaire soumis en aval de la formation fournira une appréciation de votre progression.

Lieu de réalisation de l'action

Modalités d'enseignement

Formation entièrement en présentielle

Adresse

41 rue de la Découverte
CS 37623
31676 Labège

Responsable : Data Value

Périodes prévisibles de déroulement des sessions

Début

Fin

Adresse d'inscription
41 rue de la Découverte
31676 Labège
État du recrutement
Ouvert
Modalités
Entrées / Sorties à dates fixes