Data Science - Mise en œuvre du Machine Learning Transformer des volumes massifs de données en informations utiles NEW 3 jours Objectifs professionnels Prérequis • Comprendre les différences entre apprentissage • Connaître l’utilité du Data Mining 21h présentiel automatique supervisé, non supervisé et meta- et les problématiques du Big Data apprentissage ? dans le ciblage économique • Savoir transformer un gros volumes de données à priori hétérogène en information utile 2 050 €HT Pour qui Forfait repas • I ngénieurs, analystes, responsables marketing 69 € ParisHT • Data Analysts, Data Scientists, Data Steward Niveau: Perfectionnement Programme 1 - Introduction • Analyse en composantes 6 - Text Mining BI105 • Data Mining vs Big Data principales • Analyse statistique de corpus Réf. • Data Mining vs Machine Learning • Analyse d’affinité • Détection automatique de langues vs Deep Learning • Agglomération hiérarchique • Noms/Prénoms et détection Le+ • Apprentissage supervisé vs & dendrogrammes automatique de genres Apprentissage non supervisé • Positionnement multidimensionnel • Nuage de mots et méta-apprentissage • K-means et SVM • Table de contingence de mots • 70% du temps de la 2 - Ingénierie de adécisionl 5 - Machine Learning • Matrice d’adjacence de mots formation est dédié à la • Analyse procédurale hiérarchique •Régressionlogistique binaire dans un corpus mise en pratique. • Problème d’association stable GLM etOne-R • Exploration dynamique • • Les travaux pratiques sont • Chaîne de Markov discrète • Regroupement ID-3 d’un graphe connexe de mots principalement réalisés • Jeu d’entraînement et jeu de test• Liste de décision • Analyse de sentiments avec R et Pyhton • Analyse Sémantique Latente (LSA) • Des consultants 3 - Sélection d’instances • Regroupementpar régression expérimentés partagent • Échantillonnage balancé d’arbres 7 - Big Data leur savoir-faire avec les • Échantillonnage stratifié • Arbres aléatoires • Gestion de gros volumes participants. 4 - Data Mining • K plus proches voisinsde données(K-NN) • Classification bayésienne naïve Dates et villes Sur ib-formation.fr, retrouvez en temps réel les dates en tapant la Réf. BI105 Formation proposée à Paris Big Data - Analyse, Data Visualisation et introduction au Data StoryTelling Restituer des analyses Big Data NEW 2 jours Objectifs professionnels Prérequis • Concevoir un modèle de documents répondant • I l est recommandé d’avoir suivi la formation 14h présentiel aux attentes de l’entreprise, en fonction du sujet BD500 • Maîtriser une méthode simple et efficace • Connaître les bases de la BI, savoir manipuler de restitution de données des données, identifier des indicateurs, bâtir • Maîtriser les outils de Tableau Software des tableaux de bord et manipuler un tableur 1 630 €HT comme Excel Pour qui Forfait repas • Toute personne en charge de la restitution 46 € ParisHT des données analysées Niveau: Perfectionnement Programme 1 - Data Visualisation • Présentation détaillée de Tableau3 - Construire son histoire BI106 ou la découverte de la grammaire Software : menus, fenêtres, avec Tableau Software Réf. graphique fonctions, vocabulaire • Le Pitch • Passer simplement des chiffres • Passer de l’idée d’un graphique, • Le scénario aux graphiques à sa représentation physique, • Le schéma narratif Le+ • Jouer avec les 3 dimensions puis à sa formalisation dans un outil4 - Les outils • Les concepts essentiels 2 - Data Storytellig : Introductionn• Panorama des fonctions • Une large place accordée de la grammaire graphique : • Qu’est-ce que le storytelling : de storytelling des outils de BI à la pratique qui permet - Quels sont les principaux types exemples concrets en vidéo • Le module Data Storytelling aux participants d’acquérir de graphique existants? • Le data storytelling : appliquer de Tableau Software rapidement les bases - Les graphiques proposés les techniques de la mise en récit• Panorama des autres outils : outils de la mise en récit par Excel et tous les autres. aux données d’entreprise de représentation graphiques, des données avec Tableau - Comment choisir le bon • Présentation et analyse critique outils de développement Software. graphique pour représenter des méthodes de data storytelling • Les conseils de consultants la bonne donnée ? de Apple, et de Hans Rosling experts en Data • Couleurs et formes : comment • Storytelling des idées Visualisation. les choisir • Storytelling des données Dates et villes Sur ib-formation.fr, retrouvez en temps réel les dates en tapant la Réf. BI106 Formation proposée à Paris 1008 © Cegos 2020