Formation Machine Learning sous Python et R
Programme Machine Learning sous Python et R
PROGRAMME
Généralités
- Présentation et installation du logiciel R
- GUIs et IDEs
- Prise en main et premiers pas
- Fonctions et packages
- Utilisation des aides
Rappel des concepts de base du Data Mining
- Introduction à R - Concepts de base
- Syntaxe
- Type de données
- Import/Export de données
- Manipulation des librairies
Manipulation des données
- Rappels des grandeurs statistiques de bases
- Calcul des grandeurs statistiques de bases avec R
- Aperçu des types de visualisation courants en Data Mining
- Fonctions et librairies de base de visualisation avec R
Data Preprocessing
- Data Cleaning
- Data Reduction (analyse en composantes principales)
- Data Preprocessing et ACP avec R
Règles d'association
- Rappels théoriques de l'algorithme Apriori
- Application et exploitation des règles d'association avec R
Classification et régression
- Règles bayésiennes naïves
- Rappels théoriques
- Initiation à la librairie "e1071" de R
- Arbre de décision CART
- Rappels théoriques
- Initiation à la librarie "party" de R
- Arbre de décision RandomForest
- Rappels théoriques
- Initiation à la librairie "randomForest" de R
- Régression linéaire
- Rappels théoriques
- Initiation à la fonction lm() de R
Clustering
- Centroid-based clustering
- Algorithme du K-means
- Fonction kmeans de R
- Hierarchical clustering
- Concepts théoriques
- Fonction hclust de R
- Density-based clustering
- Concepts théoriques
- Application dans R
Outils de support à R
- Data preprocessing avec Dataiku
- Utilisation de R dans Dataiku
Prochaine date
Voir nos calendriers des formations
Durée
4 jours
Référence Formation
4-PY-PYT
Objectifs
Utiliser R et Python dans le cadre de modèles d'apprentissage et de fonctions algorithmiques
Public
Cette formation s'adresse au profil métier orienté Data Scientist
Pré-requis
Bonnes bases de statistiques et de data mining
Nombre minimum de stagiaire : 4
Nombre maximum de stagiaire : 8
Moyens pédagogiques
Accueil des stagiaires dans une salle dédiée à la formation équipée d’un vidéo projecteur, tableau blanc et paperboard ainsi qu’un ordinateur par participant pour les formations informatiques.
Positionnement préalable oral ou écrit sous forme de tests d'évaluation, feuille de présence signée en demi-journée, évaluation des acquis tout au long de la formation.
En fin de stage : QCM, exercices pratiques ou mises en situation professionnelle, questionnaire de satisfaction, attestation de stage, support de cours remis à chaque participant.
Formateur expert dans son domaine d’intervention
Apports théoriques et exercices pratiques du formateur
Utilisation de cas concrets issus de l'expérience professionnelle des participants
Réflexion de groupe et travail d'échanges avec les participants
Pour les formations à distance : Classe virtuelle organisée principalement avec l’outil ZOOM. Assistance technique et pédagogique : envoi des coordonnées du formateur par mail avant le début de la formation pour accompagner le bénéficiaire dans le déroulement de son parcours à distance.
Centre de Formation Marseille - Toulon
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