Formation Data Clustering - Organisation des données
Description
Objectif de formation : Appréhender et maîtriser les notions clés du Data Clustering
- Appréhender les différents aspects du clustering de données
- Connaître les méthodes, les outils et les techniques de clustering de données
- Implémenter les outils et algorithmes pour le clustering de données
- Pouvoir mesurer les performances et la qualité d'un jeu de données
- Data analyst
- Développeurs
- Chefs de projets
- Solides bases en programmation
- 1
Premiers pas en clustering de données
- Présentation de la dichotomie approches supervisées & approches non supervisées
- Méthodes floues & strictes
- Théorie des graphes
- Présentation des différents types de structures de données
- Calcul de similarité
- Propriétés des jeux de données
- 2
Clustering simple & clustering hiérarchique
- Clustering simple
- Clusterings hiérarchiques et composés
- Utilité du clustering hiérarchique
- Présentation du résultat
- Travaux pratiques : Etude de cas d'utilisations de techniques de clustering
- 3
Méthodes de clustering
- Approches orientées K-means
- Approches par agglomération
- Approches basées sur un modèle physique (modèle énergie, ressort...)
- Approches "divisives"
- Approches par marche aléatoire
- Algorithmes incrémentaux
- Travaux pratiques : Avantages/inconvénients des approches étudiées
- 4
Outils pratiques et algorithmes pour le clustering de données
- K-means simple, Graclus, Cluto
- Algorithme hiérarchique : Louvain
- InfoMap, Fast Modularity
- NCut, approche Girvan Newman...
- Extraction d'arbres couvrants et composition
- Travaux pratiques : déploiement de K-means sur un jeu de données puis implémentation de l'algorithme hiérarchique CAH.
- 5
Mesures Qualité et Performance
- Introduction à la performance et à la complexité
- Mesures de qualité
- Critères qualité
- Technique des diagrammes d'Inselberg
- Travaux pratiques Mesure de la qualité sur un jeu de données.
- 6
Clustering de données à partir d'un réseau lexical
- Présentation du jeu de données
- Analyse des propriétés du réseau
- Exécution d'algorithmes de clustering
- Affichage du résultat
- Calcul de la qualité des partitionnements effectués
- Travaux pratiques : Mise en œuvre d'algorithmes de clustering sur un réseau lexical et sur des documents Web, pdf...
- 7
Clustering de documents
- Présentation du jeu de données
- Analyse des propriétés du réseau
- Calcul de mesures de similarité
- Exécution d'algorithmes de clustering
- Affichage du résultat
- Calcul de la qualité
- Travaux pratiques : Mise en œuvre d'algorithmes de clustering sur une base documentaire, calcul de mesures de similarité, clustering, analyse de la qualité
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Questions fréquentes
FAQ : Formation Data Clustering - Organisation des données
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.
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