Formation Data Mining & Machine Learning avec R
R est un langage de programmation libre et gratuit pour le calcul statistique, l'analyse de données et les graphiques. R est utilisé par un nombre croissant de gestionnaires et d'analystes de données dans les entreprises et les universités. R dispose d'une grande variété de packages pour l'exploration de données.
Plan du cours
Introduction au Data mining et Machine Learning
- Apprentissage statistique vs. apprentissage automatique
- Itération et évaluation
- Compromis biais-variance
Régression
- Régression linéaire
- Généralisations et non-linéarité
- Exercices
Classification
- Rappel sur la classification bayésienne
- Bayes naïf
- Analyse dicriminante
- Régression logistique
- K-voisins les plus proches
- Machines à vecteurs de support
- Réseaux neuronaux
- Arbres de décision
- Exercices
Validation croisée et rééchantillonnage
- Approches de validation croisée
- Bootstrap
- Exercices
Apprentissage non supervisé
- K-means clustering
- Exemples d'apprentissage non supervisé
- Défis de l'apprentissage non supervisé et au-delà des K-moyennes
Sujets avancés
- Modèles d'ensemble
- Modèles mixtes
- Boosting
- Exemples
Réduction multidimensionnelle
- Analyse factorielle
- Analyse en composantes principales
- Exemples
Pré requis
Ce cours fait partie de l'ensemble de compétences Data Scientist (Domaine : Techniques et méthodes analytiques).
Les formations ouvertes requièrent plus de 3 participants.
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Mohamed Salama
Formation - Data Mining & Machine Learning with R
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- Maîtriser la syntaxe R pour les solutions de clustering.
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Si vous essayez de comprendre les données auxquelles vous avez accès ou souhaitez analyser des données non structurées disponibles sur le réseau (comme Twitter, Linked in, etc.), ce cours est pour vous.
Il s’adresse principalement aux décideurs et aux personnes qui doivent choisir les données qui méritent d’être collectées et celles qui méritent d’être analysées.
Cela ne vise pas les personnes qui configurent la solution, ces personnes bénéficieront d'une vue d'ensemble.
Mode de livraison
Pendant le cours, des exemples concrets de technologies principalement open source seront présentés aux délégués.
De courtes conférences seront suivies de présentations et d'exercices simples des participants.
Contenu et logiciel utilisés
Tous les logiciels utilisés sont mis à jour à chaque exécution du cours, nous vérifions donc les dernières versions possibles.
Il couvre le processus d'obtention, de formatage, de traitement et d'analyse des données, afin d'expliquer comment automatiser le processus de prise de décision avec l'apprentissage automatique.
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- Comparer et mettre en œuvre diverses stratégies pour résoudre des problèmes réels d'exploration de données.
- Comprendre et interpréter les résultats.
Format du cours
- Cours et discussion interactifs.
- De nombreux exercices et mises en pratique.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire en direct.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.
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- Tirer des conclusions utiles à partir de divers ensembles de données d'échantillons de données
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- Transformez les données traitées en tracés linéaires, en barres et en histogrammes informatifs
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Public
- Débutants à la langue R
- Débutants en analyse et visualisation de données
Format du cours
- Partie de conférence, partie de discussion, exercices et exercices intensifs