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Plan du cours
Introduction
- Définition de l'IA prédictive
- Contexte historique et évolution des analyses prédictives
- Principes de base de l'apprentissage automatique et du data mining
Collecte et Prétraitement des Données
- Rassemblement des données pertinentes
- Nettoyage et préparation des données pour l'analyse
- Compréhension des types et sources de données
Analyse Exploratoire des Données (AED)
- Visualisation des données pour les insights
- Statistiques descriptives et résumé de données
- Identification des motifs et relations dans les données
Modélisation Statistique
- Fondements de l'inférence statistique
- Analyse de régression
- Modèles de classification
Algorithmes d'apprentissage automatique pour la Prédiction
- Aperçu des algorithmes d'apprentissage supervisé
- Arbres de décision et forêts aléatoires
- Réseaux neuronaux et bases de l'apprentissage profond
Évaluation et Sélection des Modèles
- Compréhension de la précision et des métriques de performance du modèle
- Techniques de validation croisée
- Surapprentissage et ajustement du modèle
Applications Pratiques de l'IA Prédictive
- Études de cas dans divers secteurs
- Considérations éthiques en modélisation prédictive
- Limites et défis de l'IA Prédictive
Projet Pratique
- Travail avec un jeu de données pour créer un modèle prédictif
- Application du modèle pour faire des prédictions
- Évaluation et interprétation des résultats
Résumé et Prochaines Étapes
Pré requis
- Une compréhension des statistiques de base
- Expérience avec un langage de programmation quelconque
- Familiarité avec la gestion des données et les tableurs
- Aucune expérience préalable en IA ou science des données n'est requise
Public cible
- Professionnels du secteur IT
- Analystes de données
- Personnel technique
21 Heures
