Data Mining : fundamentals

Les objectifs de l’analyse de données

• Observer, comprendre, analyser et décider
• Le vocabulaire statistique : échantillon, population, intervalle de confiance
• Visualiser les données numériques
• Utiliser le bon mode de représentation des données :
• Histogramme
• Nuages de points
• Diagrammes circulaires
• Tableaux
• Exploiter les données

Statistiques de base

• Paramètres significatifs : moyenne, écart type, variance
• Exploiter les paramètres
• Principales lois statistiques
• Intervalle de confiance
• Taille de l’échantillon
• Corrélation

Préparer les données

• Data Marts et Datawarehouse
• Nettoyage des données

Principales méthodes d’analyse de données

• Classification supervisée vs classification non supervisée
• Clustering
• Classification
• Régression
• Réseaux de neurones
• Cadres d’application et exemples

Validation des résultats

• Techniques de validation des résultats : training set et test set

Objectifs :

Cette formation consiste en une introduction aux concepts et aux méthodes d’analyse de données. Elles présentent la méthodologie usuelle et les différentes techniques les plus courantes permettant de dégager de l’information essentielle à partir de gros volumes de données.

Les compétences visées par la formation sont les suivantes :

• Les concepts et techniques d’analyse de données aidant à la prise de décision
• Les différentes étapes et outils permettant l’exploitation et le traitement des données
• Les principales méthodes de data mining

Points forts de la formation :

Bonne maîtrise par le formateur des méthodologies et techniques permettant de s’adapter aux profils et besoins des participants
Formateurs disposant d’une grande pratique des concepts enseignés de par leur activité.