Formation Méthodes de prédiction automatique et leurs applications métiers

Objectifs

Mettre en œuvre les principaux algorithmes d’apprentissage automatique pour la prédiction, analyser les résultats et comparer leur pertinence

Compétences visées

- Apprendre à analyser des données non structurées
- Découvrir les méthodes de prédiction automatiques et leurs applications métiers (moteur de recommandation, traces numériques, ...)
- Améliorer ses méthodes et les rendre efficaces en environnement de production.

Public

Développeurs internet, Analystes Business Intelligence, chargés d'études, ....

Pré-requis

Savoir lire et écrire quelques lignes de code.
Aucun pré-requis n'est demandé sur les langages Python et R.
Tous les éléments nécessaires vous seront donnés au fur et à mesure.

Méthode pédagogique

Pédagogie active mêlant exposés, exercices et applications pratiques.
Chaque participant pourra mettre en oeuvre les applications dans le logiciel de son choix parmi R ou Python.

Programme

- Comment analyser les données non-structurées

Exposé des méthodes de Data Science et des cas d'utilisation
Présentation d'exemples complets

Analyse de sentiments
Découverte et extraction automatique de thèmes et sujets de documents textes

- Méthodes de prédiction automatique

Comment prédire des catégories
Comment extraire des tendances
Comment regrouper les données en familles naturelles

- Comment booster son chiffre d'affaires avec un moteur de recommandation

Les différentes approches
Comment choisir entre elles
Quelles sont les conséquences
Comment construire un moteur de recommandation

- Comment extraire de la valeur des transactions et des traces

Comment se servir des tickets de caisse et des logs de parcours web
Comment extraire des règles d'association et des paniers probables
Quels impacts sur le Business

- Comment améliorer ses méthodes et les rendre efficaces en environnement de production

Apprendre à construire de nouveaux prédicteurs (feature engineering)
Apprendre à réduire la complexité de la solution (feature selection)
Comment ré-utiliser les modèles prédictifs appris

Modalités d'évaluation

Un formulaire d'auto-évaluation proposé en amont de la formation nous permettra d'évaluer votre niveau et de recueillir vos attentes. Ce même formulaire soumis en aval de la formation fournira une appréciation de votre progression.
Des exercices pratiques seront proposés à la fin de chaque séquence pédagogique pour l'évaluation des acquis.
En fin de formation, vous serez amené(e) à renseigner un questionnaire d'évaluation à chaud.
Une attestation de formation vous sera adressée à l'issue de la session.
Trois mois après votre formation, vous recevrez par email un formulaire d'évaluation à froid sur l'utilisation des acquis de la formation.

Solutions de financement

Cette formation peut être financée :

dans le cadre du plan de développement des compétences de votre Entreprise
par l’OPCO (opérateur de compétences) de votre Entreprise ou le FAF (Fonds d’Assurance Formation) pour les professionnels libéraux
par France Travail dans le cadre du dispositif de l'Aide Individuelle à la Formation (soumis à accord de votre Agence)
à titre personnel

Accessibilité

Vous souhaitez suivre notre formation Méthodes de prédiction automatique et leurs applications métiers et êtes en situation de handicap ? Merci de nous contacter afin que nous puissions envisager les adaptations nécessaires et vous garantir de bonnes conditions d'apprentissage