Aperçu du cours
Objectif de formation : A la fin de cette formation, l’apprenant devra détenir les connaissances principales autour du Data Mining, de ses usages, outils, apports et méthodes.
Prérequis
- Avoir des connaissances sur l'aide à la décision, l'analyse décisionnelle
- Avoir des bases en statistiques
Objectifs pédagogiques
- Comprendre les principes et les objectifs du Data Mining
- Connaître les outils et techniques du Data Mining
- Savoir choisir l'outil ou la technique appropriée selon le cas d'usage
- Mettre en oeuvre des méthodes de scoring et de géomarketing sur un cas pratique basique
- Pouvoir différencier les méthodes prédictives des méthodes descriptives
- Être capable de lister les principales étapes d'un projet Data Mining
Public ciblé
- Chefs de projets
- DSI
- Statisticiens
- Gestionnaires des bases de données
Programme de formation
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Présentation du système d'information décisionnel
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Définition & fondements du Data Mining
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Outils et techniques principaux
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Cycle de projet au sein du Data Mining
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Introduction des notions de méthodes prédictives et descriptives
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Étapes d’un projet Data Mining
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Data Mining Process
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Usages du Data Mining
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Présentation des différents types de jeux de données
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Inventorier, décrire & classer les données
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La conception & l’alimentation d’une base Data Mining
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Processus de fouille de données : définition du problème, collecte et préparation des données, construction de modèles et évaluations, déploiement des connaissances
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Les outils du Data Mining
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Les outils d’exploration de données
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Catégories d’outils
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Outils traditionnels
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Tableaux de bord
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Outils d’exploration de texte
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Autres applications et programmes
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Les techniques du Data Mining
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Techniques d’exploration de données
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Réseaux neuronaux artificiels
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Arbres de décision et forêts
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Rule induction
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Algorithme génétiques
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Méthode du plus proche voisin
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K-means, K-Medoids & hiérarchiques
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Avantages et inconvénients
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Instructeur
