Analyse prédictive et data science : initiez-vous aux outils clés en une journée
Acquérez les compétences essentielles pour exploiter l’analyse prédictive dans un contexte professionnel : maîtrisez les concepts fondamentaux, mettez en pratique les principaux modèles, et réalisez une étude de cas complète pour résoudre des problématiques concrètes comme la prévision des ventes ou la détection d’anomalies.
Proposé par
Almera
Prérequis
- Connaissances de base en Python, statistiques, et data science.
- Aisance avec la manipulation de données (CSV, Excel, SQL).
Public admis
- Salarié en Poste
- Demandeur d'emploi
- Entreprise
Etudiant non admis
Financement
- Financement personnel
Financement CPF et OPCO non pris en charge
Modalités
- En centre
- En entreprise
- À distance
Objectifs pédagogiques
● Comprendre les concepts fondamentaux de l’analyse prédictive et son fonctionnement dans un contexte professionnel.
● Découvrir et mettre en pratique les principaux modèles d’analyse prédictive (régressions, arbres de décision) et leurs applications.
● Installer et configurer un environnement Python dédié à la data science (pandas,scikit-learn) afin de pouvoir implémenter des modèles d’analyse prédictive.
● Mettre en œuvre une étude de cas concrète : prévision des ventes et détection d’anomalies.
● Savoir évaluer et améliorer la performance des modèles prédictifs.
● Intégrer l’analyse prédictive dans son processus de travail, en exploitant les données disponibles pour améliorer la prise de décision.
Programme de la formation
Matin : Fondamentaux
1. Introduction à l’Analyse Prédictive et ses Fondamentaux
○ Présentation des concepts de base de l’analyse prédictive et de son rôle dans l’aide à la décision.
○ Compréhension de la chaîne de valeur de la data, du nettoyage à la modélisation. Présentation des Modèles d’Analyse Prédictive
2. Présentation des Modèles d’Analyse Prédictive
○ Découverte des principaux modèles : régressions (linéaire, logistique) et arbres de décision.
○ Comprendre leurs mécanismes, leurs avantages, leurs limites et leurs cas d’ usage.
3. Mise en Place d’un Environnement Python, pandas et scikit-learn4.
○ Installation et configuration d’un environnement Python dédié à l’ analyse prédictive.
○ Importation, manipulation et exploration des données avec pandas.
○ Introduction à scikit-learn pour la création, l’entraînement et l’évaluation de modèles.
4. Cas Pratique – Préparation des Données
○ Exercices de nettoyage, de transformation, et de préparation des données pour le modèle.
○ Bonnes pratiques pour garantir la qualité des données et la fiabilité des résultats.
Après-midi : Étude de Cas et Modélisation Avancée
1. Séance Interactive de Questions-Réponses
○ Les participants échangent sur leurs difficultés, posent des questions, et
affinent leur compréhension des fondamentaux avant de passer aux cas
pratiques.
2. Étude de Cas Pratique : Prévision des Ventes
○ Mise en œuvre d’un modèle de régression pour prédire les ventes futures à partir de données historiques.
○ Ajustements et interprétation des résultats, compréhension de l’importance des variables explicatives.
3. Détection d’Anomalies sur un Jeu de Données
○ Utilisation d’arbres de décision et d’autres méthodes adaptées pour repérer des comportements inhabituels dans un ensemble de données.
○ Approche pratique pour repérer des anomalies dans des contextes métiers variés (fraude, qualité, maintenance prédictive…).
4. Évaluation et Amélioration des Modèles
○ Présentation des métriques de performance (RMSE, accuracy, F1-score…).
○ Ajustement et optimisation des hyperparamètres afin d’améliorer la qualité des prédictions.
○ Initiation à la validation croisée et aux approches pour éviter le surapprentissage.
5. Application Pratique dans un Contexte Professionnel
○ Études de cas métiers et intégration des modèles prédictifs dans le processus de décision.
○ Exemples concrets d’utilisation (pilotage de la supply chain, amélioration des campagnes marketing, gestion des risques).
6. Retour d’Expérience et Débriefing
○ Partage d’expériences, discussion sur les difficultés rencontrées et les bonnes pratiques.
○ Perspectives futures : évolution des techniques d’analyse prédictive, veille technologique et intégration dans une stratégie globale d’entreprise.
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Almera
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Almera
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