IA & Data

Formation Big Data - Data Mining par la pratique (4-088)

3 jour(s) • 18h

Éligible OPCO

8,8/10 avis apprenants

Description

Objectif général de la formation : Acquérir une maîtrise pratique des concepts et méthodes de Data Mining pour résoudre des problématiques spécifiques, utiliser des outils adaptés et restituer les résultats de manière claire et impactante. Modalité : Toutes les modalités (présentiel, classe virtuelle et hybride) sont possibles Lieu possible de réalisation : Locaux du bénéficiaire ou locaux d’Ascent Formation, en France métropolitaine et dans les DROM-COM Nombre maximal de participants : 20 Niveau SAME visé : Application (A) Compétences visées : Comprendre l'intérêt de l’approche Data Mining Traduire une problématique en objectifs mesurables et y répondre Appliquer les principales méthodes de Data Mining Identifier et utiliser les outils adaptés au Data Mining Restituer efficacement les résultats obtenus

Identifier les avantages de l’approche Data Mining pour analyser de grands volumes de données.
Utiliser les méthodes clés du Data Mining (classification, clustering, prédiction).
Sélectionner et manipuler les outils adaptés à des problématiques spécifiques.
Élaborer une démarche méthodique pour résoudre une problématique de Data Mining.
Restituer les résultats de manière structurée et impactante.

Analystes de données
Data scientists débutants
Responsables d’études impliqués dans des projets Big Data

Connaissances de base en statistiques et manipulation de données
Familiarité avec les outils de traitement de données (Excel, Python ou R)

1
Jour 1 : Introduction au Data Mining et exploration des données (6 heures)
- Découvrir l’approche Data Mining (1 heure)
2
Définir le Data Mining et ses applications pratiques
3
Comprendre les étapes clés d’un projet de Data Mining
4
Identifier les limites et défis liés au Data Mining
- Préparation et exploration des données (2 heures)
5
Nettoyage, structuration et prétraitement des données
6
Détection des valeurs manquantes et aberrantes
7
Travaux pratiques : Préparer un jeu de données pour une analyse
- Méthodes d’exploration des données (3 heures)
8
Analyse descriptive et visualisation des données
9
Identifier des tendances et anomalies
10
Travaux pratiques : Explorer un jeu de données à l’aide d’outils (Excel ou R)
11
Jour 2 : Méthodes de Data Mining (6 heures)
- Introduction aux principales méthodes de Data Mining (2 heures)
12
Classification : arbres de décision, régressions
13
Clustering : k-means, méthodes hiérarchiques
14
Prédiction : modèles linéaires et non-linéaires
15
Travaux pratiques : Appliquer un modèle de classification sur des données
- Sélection et utilisation des outils (2 heures)
16
Présentation des outils populaires : R, Python (scikit-learn), RapidMiner
17
Comparaison des avantages et cas d’usage
18
Travaux pratiques : Charger et analyser des données avec R ou Python
- Résolution d’une problématique spécifique (2 heures)
19
Identifier les objectifs d’une problématique donnée
20
Choisir les méthodes et outils adaptés
21
Travaux pratiques : Résoudre une problématique donnée avec un jeu de données
22
Jour 3 : Validation et restitution des résultats (6 heures)
- Validation des modèles de Data Mining (2 heures)
23
Évaluation des performances des modèles : précision, rappel, F1-score
24
Techniques de validation croisée
25
Travaux pratiques : Comparer deux modèles pour une problématique donnée
- Restitution des résultats (2 heures)
26
Structurer un rapport de restitution
27
Présenter des résultats avec des visualisations claires et pertinentes
28
Travaux pratiques : Préparer une présentation de résultats pour un public non technique
- Synthèse et mise en pratique (2 heures)
29
Mise en situation complète : projet synthétique de Data Mining
30
Résolution de bout en bout : exploration, modélisation et restitution
31
Travaux pratiques : Réaliser un projet complet en binôme

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Questions fréquentes

FAQ : Formation Big Data - Data Mining par la pratique (4-088)

Oui, mais la prise en charge d'une formation professionnelle par un OPCO dépend de votre opérateur de compétences, de votre branche d'activité et des critères de financement applicables. Ascent Formation vous accompagne dans l'identification des possibilités de financement adaptées à votre entreprise.
Une formation inter-entreprises réunit des participants issus de différentes organisations, tandis qu'une formation intra-entreprise est organisée pour les collaborateurs d'une même entreprise. Le format intra permet notamment d'adapter le contenu et les modalités aux besoins spécifiques de vos équipes.
Selon la formation proposée, il est possible de suivre une formation professionnelle à distance, en présentiel ou selon d'autres modalités disponibles. Consultez les informations de la session concernée ou contactez-nous pour connaître les formats possibles.
Oui, une formation professionnelle peut être adaptée aux objectifs, au niveau des participants et aux besoins opérationnels de votre entreprise. Ascent Formation vous propose des parcours personnalisés pour accompagner le développement des compétences de vos équipes.