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Data Science - Data Science et Machine Learning sous R

4 jour(s)

Objectifs

  • 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

Contenu

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.

Méthodes pédagogiques

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

Points abordés

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

Public cible

A qui s'adresse la formation?

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

 
Prérequis

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

Evaluation

Certificat, diplôme

Attestation de présence

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Le contenu de ce descriptif de formation est de la seule responsabilité de son auteur, l'organisme de formation Elgon.

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Caractéristiques
Organisation Formation inter et intra-entreprise

En présentiel ou en classe virtuelle

Supports

Online

Langues de prestation
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