Les bases de l'apprentissage Machine (Machine Learning)
Transformer des volumes massifs de données en informations utiles
La maitrise du Data Mining et du Machine Learning est devenue une compétence nécessaire, voire même indispensable à toute personne souhaitant développer une expertise Big Data puisqu'elle permet d'explorer ou de fouiller de très importants volumes de données pour construire des modèles et répondre aux problèmes très variés des entreprises lorsque les méthodes statistiques traditionnelles deviennent inopérantes. Pour cela, les experts en Big Data doivent maitriser l'élaboration et l'étude des algorithmes permettant à des machines d'apprendre automatiquement à partir des données et à effectuer des tâches de façon autonome pour modéliser des tendances.
Objectifs
- Comprendre les différences entre apprentissage automatique supervisé, non supervisé et méta-apprentissage
- Savoir transformer un gros volume de données à priori hétérogènes en informations utiles
- Maîtriser l'utilisation d'algorithmes d'auto-apprentissage adaptés à une solution d'analyse
- Comprendre comment exploiter de gros volumes de données textuelles
- Être capable d'appliquer ces différentes techniques aux projets Big Data
Public
- Ingénieurs, analystes, responsables marketing
- Data Analysts, Data Scientists, Data Steward
- Toute personne intéressée par les techniques de Data Mining et de Machine Learning
Prérequis
- Connaître l'utilité du Data Mining et les problématiques du Big Data dans le ciblage économique
Méthode pédagogique
Une formation très pratique : 70% du temps de la formation est dédié à la mise en pratique pour une meilleure assimilation de notions de base.
Cette formation est basée sur des exercices principalement proposés par le formateur et tirés de l'ouvrage qui sert de support pour la formation.
Les travaux pratiques sont principalement réalisés avec R et Python.
Des consultants expérimentés partagent leur savoir-faire avec les participants.