Formation Data Science et Machine Learning avec R

Qualiopi

Statistiques descriptives, prédictives ou exploratoires, la Data Science repose sur la maîtrise de diverses techniques pour l'exploration des données. Cette formation vous permettra d'appréhender leur utilisation et de comprendre le principe de modélisation statistique. Les stagiaires seront en mesure de faire un choix entre régression et classification, ainsi que d'évaluer la performance d'un modèle.

À partir de 3000 €
Durée 4 jours
Localisation Partout en France
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Proposé par

Sparks

Prérequis

Connaissances fondamentales en statistiques et sur le langage R

Public admis

  • Salarié en Poste
  • Entreprise

Demandeur d'emploi et Etudiant non admis

Financement

  • Votre OPCO
  • Financement personnel

Financement CPF non pris en charge

Modalités

  • En centre
  • En entreprise
  • À distance

Objectifs pédagogiques

  • Utiliser les spécificités du langage R pour l'exploration des données
  • Réaliser des analyses en composantes, des modélisations
  • Maîtriser les algorithmes supervisés et non-supervisés
  • Connaître les procédures d'évaluation de modèles
  • Pouvoir réaliser une analyse de données textuelles

Programme de la formation

Introduction à la formation et rappels sur le langage R

Les types de données dans R
Importation-exportation de données
Techniques pour tracer des courbes et des graphiques

Analyse en composantes

Analyse en Composantes Principales
Analyse Factorielle des Correspondances
Analyse des Correspondances Multiple
Exercices

Modélisation

Les algorithmes supervisés et non supervisés
Le choix entre la régression et la classification
Les étapes de construction d’un modèle

Algorithmes non supervisés

Le clustering hiérarchique
Le clustering non hiérarchique
Les approches mixtes
Exercices

Algorithmes supervisés

Le principe de régression linéaire univariée
La régression multivariée
La régression polynomiale
La régression logistique
Le Naive Bayes
L’arbre de décision
Les K plus proches voisins
Exercices

Procédures d’évaluation de modèles

Les techniques de ré-échantillonnage en jeu d’apprentissage, de validation et de test
Mesures de performance des modèles prédictifs
Matrice de confusion, de coût et la courbe ROC et AUC
Exercices

Analyse de données textuelles

Quelques packages utiles
Cas de la régression linéaire multiple
Cas de l’analyse en composantes principales ACP
Cas de la classification CAH

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Proposé par

Sparks

"Tout l'IT, vraiment tout"

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