Formation Data Mining par la pratique

Ce stage vous permettra de travailler à définir et mettre en œuvre un projet d'analyse statistique. Il vous apporte les notions de l'architecture technique nécessaires à l'analyse statistique des données (en environnement classique ou Big Data) et aux techniques statistiques d'analyse profonde des données.

Le projet de Data Mining

• La problématique du Data Scientist : de la donnée à l’information.
• Le vocabulaire et les concepts.
• L’exploration descriptive du jeu de données.
• Les métadonnées pour le suivi du projet de Data Mining.
• Rappels sur le logiciel R.
• Travaux pratiques : Utilisation de R. Caractérisation descriptive, définition et saisie des métadonnées d'un jeu de données.

Les techniques de l’approche Data Mining

• Méthode basée sur la classification : identification de groupes d’individus statistiques.
• Méthode par association : mise en évidence d’une cause et d’une conséquence.
• Méthode de l’estimation : complément d’un effectif ou d’une fréquence d’un jeu de données.
• Apports du Data Mining pour le traitement des grandes volumétries de données.
• Méthode de segmentation : définition de critères, extension de la méthode de classification et principe des k-means.
• Méthode de prévision : importance de la temporalité et des hypothèses.
• Travaux pratiques : Appréhender les différentes méthodes en fonction des besoins exprimés.

Les outils statistiques

• Méthodes descriptives : corrélation, classification, réseaux de Kohonen, règles d’association.
• Méthodes prédictives : régression, arbres de décision, réseaux de neurones, les K plus proches voisins.
• Mise en œuvre de classification par k-means et CAH (Classification Ascendante Hiérarchique).
• Principe des méthodes supervisées.
• Travaux pratiques : Mise en pratique des différentes méthodes sous R.

La visualisation des données

• Les objectifs de la visualisation des données.
• Les différents types de représentations de données quantitatives.
• Concevoir des tableaux de bord.
• Travaux pratiques : Création d’un tableau de bord avec R en utilisant des données quantitatives. Représentation de données quantitatives et de données qualitatives avec R.

Analyse de données qualitatives et textuelles

• Spécificités de la problématique et les alternatives (Analyse Factorielle des Correspondances, table de contingence).
• Présentation d’instanciation, de pattern, de vecteur et d’heuristique.
• Comment utiliser un espace de vecteurs, d’indexation, de scoring.
• Différents types de transformations et traitement d’un document textuel.
• Travaux pratiques : Réalisation d’un traitement de données qualitatives et de données textuelles sous R.