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Data Science - Data Science et Machine Learning sous R

4 day(s)

Objectives

  • Utiliser des méthodes d’exploration de données
  • Comprendre le principe de la modélisation statistique
  • Choisir entre la régression et la classification
  • Évaluer les performances prédictives d'un modèle

Content

La Data Science repose sur la maîtrise de techniques d'exploration de données fondamentales: statistiques descriptives, prédictives ou exploratoires. Ce stage pratique vous présentera les méthodes indispensables en Data Science et particulièrement en Machine Learning sous RStudio.

Teaching methods

Notre méthode, adaptée à votre contexte, associe implication des participants et supports concrets.

Points covered

RAPPELS DU LANGAGE R (0,25 JOUR)

  • Les types de données dans R
  • Importation-exportation de données
  • Techniques pour tracer des courbes et des graphiques

ANALYSE EN COMPOSANTES (1 JOUR)

  • Analyse en Composantes Principales
  • Analyse Factorielle des Correspondances
  • Analyse des Correspondances Multiple

LA MODÉLISATION (0,25 JOUR)

  • Les algorithmes supervisés et non supervisés
  • Le choix entre la régression et la classification
  • Les étapes de construction d'un modèle

LES ALGORITHMES NON SUPERVISES (1 JOUR)

  • Le clustering hiérarchique
  • Le clustering non hiérarchique
  • Les approches mixtes

PROCÉDURES D’ÉVALUATION DE MODÈLES (0,5 JOUR)

  • Les techniques de rééchantillonnage
  • Mesures de performance des modèles prédictifs
  • Matrice de confusion, de coût et la courbe ROC et AUC

LES ALGORITHMES SUPERVISES (1 JOUR)

  • Le principe de régression linéaire univariée
  • La régression multivariée
  • La régression polynomiale
  • La régression logistique
  • Le Naive Bayes
  • L’arbre de décision
  • Les K plus proches voisins

Target group

Who is the course aimed at?

Responsables Infocentre (Datamining, Marketing, Qualité...), utilisateurs et gestionnaires métiers de bases de données, futurs Data Scientists.

 
Prerequisites

Connaissances équivalentes aux stages "initiation à la programmation R" et "introduction à la Statistique".

Assessment

Certficate, diploma

Attestation de présence

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Responsibility for the content of this training description lies solely with its author, the training provider Elgon.

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Characteristics
Organisation Formation inter et intra-entreprise

En présentiel ou en classe virtuelle

Teaching aids

Online

Languages
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