Programme de Formation : Data Mining (2 Jours)
Objectif de la formation :
Comprendre les concepts clés du Data Mining et son application dans le monde réel.
Utiliser des techniques de Data Mining pour explorer et analyser de grands ensembles de données.
Appliquer les méthodes classiques du Data Mining : classification, régression, clustering, association.
Maîtriser des outils pratiques pour implémenter les algorithmes de Data Mining en Python.
Interpréter les résultats des analyses et les utiliser pour la prise de décision.
INTER ENTREPRISE
– Présentiel dans nos locaux ou les vôtres
– Distanciel Online
Retrouvez-nous sur :
Strasbourg, Lille, Lyon, Reims, Genève, Bruxelles, Luxembourg, Frankfort, Karlsruhe, Berlin, Metz
Prix : 1521 € H.T.
INTRA
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Jour 1 : Introduction au Data Mining et Exploration des Données
Matinée : Fondamentaux du Data Mining et Préparation des Données
• Introduction au Data Mining
- Qu’est-ce que le Data Mining ?
- Applications du Data Mining : marketing, finance, santé, etc.
- Le cycle de vie du Data Mining : préparation des données, modélisation, évaluation des résultats.
• Collecte et Préparation des Données
- Sources de données : bases de données relationnelles, fichiers CSV, JSON, APIs.
- Nettoyage des données : gestion des valeurs manquantes, des doublons et des erreurs.
- Transformation des données : normalisation, standardisation, réduction de la dimensionnalité (PCA).
Après-Midi : Exploration des Données et Méthodes de Data Mining
• Exploration des Données avec Python et Pandas
- Importation et exploration des données avec Pandas : chargement, affichage et résumé des jeux de données.
- Techniques de visualisation des données : histogrammes, boxplots, scatter plots (avec Matplotlib et Seaborn).
- Analyse exploratoire des données (EDA) pour identifier des patterns ou anomalies.
• Introduction aux Méthodes de Data Mining
- Classification : définir la classification et ses applications.
- Régression : prédire des valeurs continues.
- Clustering : segmentation des données en groupes (k-means, DBSCAN).
- Association : découvrir des règles d’association dans des ensembles de données (ex : règles de panier d’achats).
• Exercice Pratique :
- Charger et explorer un jeu de données (ex : données de ventes ou de clients).
- Appliquer un premier nettoyage des données (supprimer les doublons, gérer les valeurs manquantes) et effectuer une analyse exploratoire.
Jour 2 : Applications des Algorithmes de Data Mining et Interprétation des Résultats
Matinée : Sécurité et Optimisation
• Algorithmes de Classification et de Régression
- Classification : implémenter un modèle de régression logistique ou un arbre de décision avec Scikit-learn.
- Régression : utiliser un modèle de régression linéaire pour prédire des valeurs continues.
- Évaluation des modèles : matrice de confusion, précision, rappel, F1-score pour la classification.
• Clustering
- Introduction au K-means clustering et DBSCAN pour segmenter les données en groupes.
- Application de l’algorithme K-means pour identifier des segments dans un jeu de données (ex : segmentation de clients).
- Mesurer la qualité du clustering avec la méthode de l’inertie ou d’autres métriques comme le score de silhouette.
• Règles d’Association
- Introduction à l’algorithme Apriori pour découvrir des règles d’association dans des jeux de données transactionnels (ex : règles de panier d’achats).
- Utilisation de mlxtend pour implémenter les règles d’association et interpréter les résultats (ex : identifier les produits fréquemment achetés ensemble).
Après-Midi : Frameworks et Développement Moderne
• Interprétation des Résultats et Application des Modèles
- Comment interpréter les résultats des modèles : coefficients, variables importantes, et choix de seuils.
- Visualisation des résultats des modèles : courbes ROC, courbes de gain, matrices de confusion.
- Comment utiliser les modèles pour la prise de décision en entreprise : prédiction de comportements, recommandation de produits, segmentation des clients.
• Évaluation des Modèles et Amélioration de la Performance
- Techniques d’évaluation croisée (cross-validation) et réglage des hyperparamètres (grid search).
- Améliorer les performances des modèles : gestion du sur-apprentissage (overfitting), ajustement des paramètres.
• Exercice Pratique :
- Appliquer un modèle de classification ou de régression sur un jeu de données réel (ex : prédire la probabilité qu’un client achète un produit).
- Implémenter un algorithme de clustering pour segmenter les données en groupes homogènes.
- Analyser et interpréter les résultats en termes de business (quels segments sont les plus intéressants, etc.).
Méthodologie
Formation interactive avec des exercices pratiques et des études de cas concrets.
Utilisation d’outils professionnels et manipulation de bases de données réelles.
Support de cours fourni avec accès aux ressources en ligne et exemples de code.
Encadrement par un formateur expert pour un accompagnement personnalisé.