Publicatiedatum : 07/02/2024
Opleiding : Gegevensanalyse met Rgegevensmodellering en -representatie
Praktijkcursus - 4d
- 28u00 - Ref. DTA
|
Deze cursus delen via mail
 | Het principe van statistische modellering begrijpen |
| Kiezen tussen regressie en classificatie afhankelijk van het type gegevens |
| De voorspellende prestatie van een algoritme evalueren |
| Selecties en rankings maken op basis van grote hoeveelheden gegevens om trends te identificeren |
Doelgroep
Managers van datacentra (datamining, marketing, kwaliteit, enz.), databasegebruikers en bedrijfsmanagers.
Voorafgaande vereisten
Basiskennis van statistiek en R, of de cursussen "Statistiek, de grondbeginselen beheersen" (Ref. STA) en "R-omgeving, gegevensverwerking en analyse ... " (Ref. TDA) gevolgd hebben.
Opleidingsprogramma
1 Een herinnering aan de R-taal
- Gegevenstypen in R.
- Gegevens importeren-exporteren.
- Technieken voor het tekenen van krommen en grafieken.
Rollenspel
Aan de slag met scripts en notitieblokken.
2 Analyse van componenten
- Principale Componentenanalyse.
- Correspondentieanalyse.
- Meervoudige Correspondentieanalyse.
- Factoriële analyse voor gemengde gegevens.
- Hiërarchische classificatie op principale componenten.
Praktisch werk
Implementatie van de vermindering van het aantal variabelen en identificatie van de factoren die ten grondslag liggen aan de dimensies die verband houden met significante variabiliteit.
3 Modelleren
- De stappen die nodig zijn om een model te bouwen.
- Supervised en unsupervised algoritmen.
- De keuze tussen regressie en classificatie.
Praktisch werk
Het opzetten van steekproeven van gegevenssets. Evaluatietests uitvoeren op verschillende geleverde modellen.
4 Modelevaluatieprocedures
- Technieken voor herbemonstering in trainings-, validatie- en testspellen.
- Testen van de representativiteit van trainingsgegevens.
- Prestatiemetingen voor voorspellende modellen.
- Verwarring en kostenmatrix, ROC- en AUC-curven.
Praktisch werk
Het opzetten van steekproeven van gegevenssets. Evaluatietests uitvoeren op verschillende geleverde modellen.
5 Algoritmen zonder toezicht
- Hiërarchische clustering.
- Niet-hiërarchische clustering.
- Gemengde benaderingen.
Praktisch werk
Ongecontroleerde verwerking van clustering op verschillende datasets.
6 Algoritmen onder toezicht
- Het principe van univariate lineaire regressie.
- Multivariate regressie.
- Polynomiale regressie.
- Gereguleerde regressie.
- De Naive Bayes.
- Logistische regressie.
Praktisch werk
Implementatie van regressies en classificaties op verschillende soorten gegevens.
7 Tekstgegevensanalyse
- Verzamelen en voorbewerken van tekstuele gegevens.
- Extractie van primaire entiteiten, benoemde entiteiten en referentiële resolutie.
- Grammaticale labeling, syntactische analyse, semantische analyse.
- Lemmatisering. Vectorrepresentatie van teksten. TF-IDF weging.
Feedback van klanten
4 / 5
De feedback van klanten is afkomstig van eindevaluaties na de opleiding. De score wordt berekend op basis van alle evaluaties die minder dan 12 maanden oud zijn. Alleen die met een tekstcommentaar worden weergegeven.
CINDY S.
16/12/25
4 / 5
Oefeningen op minder gebruikelijke gegevenssets
XICHAO Y.
16/12/25
4 / 5
Duidelijke uitleg
ALICE R.
16/12/25
4 / 5
Zeer dichte cursus, ik had meer interactie en mondelinge deelname aan de oefeningen gewild.
DEELNEMERS
Managers van datacentra (datamining, marketing, kwaliteit, enz.), databasegebruikers en bedrijfsmanagers.
VOORAFGAANDE VEREISTEN
Basiskennis van statistiek en R, of de cursussen "Statistiek, de grondbeginselen beheersen" (Ref. STA) en "R-omgeving, gegevensverwerking en analyse ... " (Ref. TDA) gevolgd hebben.
VAARDIGHEDEN VAN DE CURSUSLEIDER
De deskundigen die de cursus leiden zijn specialisten op het betreffende vakgebied. Zij werden geselecteerd door onze pedagogische teams zowel om hun vakkennis als hun pedagogische vaardigheden voor elke cursus die zij geven. Zij hebben minstens vijf tot tien jaar ervaring in hun vakgebied en oefenen of oefenden verantwoordelijke bedrijfsfuncties uit.
BEOORDELINGSMODALITEITEN
De cursusleider beoordeelt de pedagogische vooruitgang van de deelnemer gedurende de gehele cursus aan de hand van meerkeuzevragen, praktijksituaties, praktische opdrachten, …
De deelnemer legt ook van tevoren en naderhand een test af ter bevestiging van de verworven kennis.
TOEGANGSMODALITEITEN EN TERMIJNEN
De inschrijving dient 24 uur voor aanvang van de cursus plaatsgevonden te hebben.
TOEGANKELIJKHEID VOOR MINDERVALIDEN
Is voor u speciale toegankelijkheid vereist? Neem contact op met mevr. FOSSE, contactpersoon voor mindervaliden, via het adres psh-accueil@ORSYS.fr om uw verzoek en de haalbaarheid daarvan zo goed mogelijk te bestuderen.
Managers van datacentra (datamining, marketing, kwaliteit, enz.), databasegebruikers en bedrijfsmanagers.
VOORAFGAANDE VEREISTEN
Basiskennis van statistiek en R, of de cursussen "Statistiek, de grondbeginselen beheersen" (Ref. STA) en "R-omgeving, gegevensverwerking en analyse ... " (Ref. TDA) gevolgd hebben.
VAARDIGHEDEN VAN DE CURSUSLEIDER
De deskundigen die de cursus leiden zijn specialisten op het betreffende vakgebied. Zij werden geselecteerd door onze pedagogische teams zowel om hun vakkennis als hun pedagogische vaardigheden voor elke cursus die zij geven. Zij hebben minstens vijf tot tien jaar ervaring in hun vakgebied en oefenen of oefenden verantwoordelijke bedrijfsfuncties uit.
BEOORDELINGSMODALITEITEN
De cursusleider beoordeelt de pedagogische vooruitgang van de deelnemer gedurende de gehele cursus aan de hand van meerkeuzevragen, praktijksituaties, praktische opdrachten, …
De deelnemer legt ook van tevoren en naderhand een test af ter bevestiging van de verworven kennis.
PEDAGOGISCHE EN TECHNISCHE MIDDELEN
• De gebruikte pedagogische middelen en cursusmethoden zijn voornamelijk: audiovisuele hulpmiddelen, documentatie en cursusmateriaal, praktische oefeningen en correcties van de oefeningen voor praktijkstages, casestudies of reële voorbeelden voor de seminars.
• Na afloop van de stages of seminars verstrekt ORSYS de deelnemers een evaluatievragenlijst over de cursus die vervolgens door onze pedagogische teams wordt geanalyseerd.
• Na afloop van de cursus wordt een presentielijst per halve dag verstrekt, evenals een verklaring van de afronding van de cursus indien de stagiair alle sessies heeft bijgewoond.
• De gebruikte pedagogische middelen en cursusmethoden zijn voornamelijk: audiovisuele hulpmiddelen, documentatie en cursusmateriaal, praktische oefeningen en correcties van de oefeningen voor praktijkstages, casestudies of reële voorbeelden voor de seminars.
• Na afloop van de stages of seminars verstrekt ORSYS de deelnemers een evaluatievragenlijst over de cursus die vervolgens door onze pedagogische teams wordt geanalyseerd.
• Na afloop van de cursus wordt een presentielijst per halve dag verstrekt, evenals een verklaring van de afronding van de cursus indien de stagiair alle sessies heeft bijgewoond.
TOEGANGSMODALITEITEN EN TERMIJNEN
De inschrijving dient 24 uur voor aanvang van de cursus plaatsgevonden te hebben.
TOEGANKELIJKHEID VOOR MINDERVALIDEN
Is voor u speciale toegankelijkheid vereist? Neem contact op met mevr. FOSSE, contactpersoon voor mindervaliden, via het adres psh-accueil@ORSYS.fr om uw verzoek en de haalbaarheid daarvan zo goed mogelijk te bestuderen.
Data en plaats
Selecteer uw locatie of kies voor de les op afstand en kies vervolgens uw datum.
Klas op afstand
Dernières places
Date garantie en présentiel ou à distance
Session garantie