Python – Big Data Analytics

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Aperçu du cours

Objectif de formation : Cette formation vous apprendra à utiliser Python dans le cadre de Data Analytics et d’aides décisionnelles

Programme d'études

  • Introduction à la modélisation

    • Présentation du langage Python

    • Présentation du logiciel Jupiter Notebook

    • Définition des jalons de construction d’un modèle

    • Comparatif algorithmes supervisés & non supervisés

    • Différences entre régression et classification

  • Procédures d'évaluation de modèles

    • Ré-échantillonnage en jeu d’apprentissage

    • Techniques de validation et de test

    • Test de représentativité des données d’apprentissage

    • Évaluation de performance des modèles prédictifs

    • Matrice de confusion, de coût et la courbe ROC et AUC

  • Algorithmes supervisés

    • Principe de régression linéaire univariée

    • Régression multivariée

    • Régression polynomiale

    • Régression régularisée

    • Naive Bayes

    • Régression logistique

  • Algorithmes non supervisés

    • Clustering hiérarchique

    • Clustering non hiérarchique

    • Approches mixtes

  • Analyse en composantes

    • Analyse en composantes principales

    • Analyse factorielle des correspondances

    • Analyse des correspondances multiples

    • Analyse factorielle pour données mixtes

    • Classification hiérarchique sur composantes principales

  • Analyse de données textuelles

    • Collecte et prétraitement des données textuelles

    • Extraction d’entités primaires, d’entités nommées et résolution référentielle

    • Étiquetage grammatical, analyse syntaxique, analyse sémantique.

    • Lemmatisation

    • Représentation vectorielle des textes

    • Pondération TF-IDF

    • Word2Vec

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bprigent

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