Formation Fondamentaux du Data Mining - méthodes, processus, techniques prédictives & descriptives - Data Mining – Objectifs, programme et débouchés

Objectifs

Cette formation vise à donner aux apprenants une compréhension claire et structurée du Data Mining : concepts clés, méthodes (associations, prédictif, descriptif), processus (KDD/CRISP-DM) et bonnes pratiques de préparation des données, afin de conduire des analyses fiables et exploitables.

À l'issue de la formation, les participants seront capables de :

• Définir un problème de data mining et sélectionner les méthodes adaptées

• Mettre en place une démarche méthodologique (KDD/CRISP-DM) de bout en bout

• Préparer et transformer les données (qualité, encodage, normalisation, features)

• Construire, comparer et interpréter des modèles prédictifs et descriptifs

• Identifier les limites, risques éthiques et enjeux de gouvernance des projets data

Description

Introduction au Data Mining

• Définir le Data Mining et ses cas d'usage

• Distinguer data mining, machine learning et data science

• Identifier les types de tâches (prédictif vs descriptif)

Méthodes du Data Mining - Associations

• Situer les méthodes de data mining et leurs usages

• Comprendre et appliquer les règles d'association

• Interpréter et filtrer des règles pertinentes

Processus et méthodologie de Data Mining

• Comprendre les étapes KDD et CRISP-DM

• Définir une stratégie d'évaluation et de validation

• Documenter et piloter un projet data
Préparation et gestion des données

• Diagnostiquer la qualité des données

• Concevoir une stratégie de préparation et features

• Sécuriser la validation (leakage, déséquilibre)

Techniques prédictives

• Distinguer classification et régression

• Évaluer et comparer des modèles supervisés

• Améliorer un modèle (tuning, régularisation)

Techniques descriptives

• Réaliser une analyse descriptive structurée

• Appliquer des techniques de clustering

• Exploiter la réduction de dimension et profiling

Limitations, éthiques et enjeux

• Identifier les limites techniques (données, généralisation, drift)

• Analyser les biais et impacts

• Intégrer conformité et gouvernance

Fondamentaux du Data Mining - méthodes, processus, techniques prédictives & descriptives - Data Mining

Objectifs

Description

Conditions d'accès

Rythme

Liste des sessions

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