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Formation : Data Mining, synthèse

apports pour l'entreprise : méthodes et outils

Data Mining, synthèse

apports pour l'entreprise : méthodes et outils
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Le Data Mining apporte des solutions pour l'extraction de connaissances à partir de données brutes. Ce séminaire, alliant principes théoriques et expériences pratiques, vous propose une synthèse sur le Data Mining, ses applications, ses apports pour l'entreprise ainsi que sur les méthodes et outils les plus utilisés.


Inter
Intra
Sur mesure

Séminaire en présentiel ou en classe à distance

Réf. DMI
Prix : 1990 € H.T.
  2j - 14h00
Pauses-café et
déjeuners offerts
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Le Data Mining apporte des solutions pour l'extraction de connaissances à partir de données brutes. Ce séminaire, alliant principes théoriques et expériences pratiques, vous propose une synthèse sur le Data Mining, ses applications, ses apports pour l'entreprise ainsi que sur les méthodes et outils les plus utilisés.

Objectifs pédagogiques
À l’issue de la formation, le participant sera en mesure de :
  • Comprendre les principes et la finalité du Data Mining (DM)
  • Identifier les principales techniques du DM et leur cas d'utilisation
  • Mettre en œuvre sur un cas simple les méthodes de scoring et de géomarketing
  • Découvrir les méthodes prédictives et les méthodes descriptives du DM
  • Connaître les principales étapes d'un projet Data Mining

Public concerné
Responsables Infocentre, responsables marketing, statisticiens, responsables informatiques, chefs de projets et experts décisionnels. Utilisateurs et gestionnaires métiers de bases de données.

Prérequis
Connaissances de base en analyse décisionnelle. Connaissances de base en statistiques.
Vérifiez que vous avez les prérequis nécessaires pour profiter pleinement de cette formation en faisant  ce test.

Programme de la formation

Le Système d'Information Décisionnel (SID)

  • Les enjeux du SID : besoins, domaines d'application.
  • Architecture type d'un SID, état de l'art.
  • Élaboration des informations décisionnelles.
  • Conception d'un SID : étapes, optimisation, organisation des données, dictionnaires.

Comprendre le Data Mining (DM)

  • Définition et finalité du Data Mining (DM).
  • Quel lien entre le DM et les statistiques, quelle dépendance entre le DM et l'informatique ?
  • Différence entre DM et OLAP ?
  • Les attentes des entreprises, les réponses du DM.

Les techniques du Data Mining

  • Les différentes familles du DM.
  • Les méthodes prédictives et les méthodes descriptives.
  • Analyse factorielle, typologique. La classification.
  • Les arbres de décisions, les réseaux de neurones.
  • Classification des techniques de DM.

La méthode descriptive du Clustering

  • Définition et méthodologie.
  • Les critères pour structurer les données à classer.
  • Évaluation et validation des classes obtenues.
  • Les différentes sous-familles du Clustering.
Exemple
Présentation d'applications du Clustering.

Exemples d'application du DM

  • Le scoring : définition, finalité, méthodologie.
  • Le géomarketing : définition, finalité, méthodologie.
Exemple
Mise en œuvre de la méthode de scoring. Cas pratique d'utilisation de géomarketing.

Les données de l'entreprise

  • Rappel de la problématique des données du SI.
  • Qualité des données et administration des données.
  • Processus de collecte et d'exploration.
  • Création d'agrégats et de nouvelles données.
  • Transformation des données.

Méthodologie de projet Data Mining

  • Définition du problème métier à résoudre et des objectifs à atteindre.
  • Inventorier, décrire et classer les données.
  • Concevoir et alimenter la base Data Mining.
  • Explorer, segmenter des entités analysées.
  • Établir et appliquer les modèles d'analyse.
  • Itérer, déployer auprès des utilisateurs.
  • Maintenir le modèle et le logiciel associé.

Panorama des outils

  • Principaux outils du marché : SAS, R, IBM SPSS...
  • Zoom sur l'outil SAS et sur l'ETL Powercenter.
  • Quels critères de choix pour ce type d'outils ?


Modalités d'évaluation
Le formateur évalue la progression pédagogique du participant tout au long de la formation au moyen de QCM, mises en situation, travaux pratiques…
Le participant complète également un test de positionnement en amont et en aval pour valider les compétences acquises.

Solutions de financement
Pour trouver la meilleure solution de financement adaptée à votre situation : contactez votre conseiller formation.
Il vous aidera à choisir parmi les solutions suivantes :
  • Le plan de développement des compétences de votre entreprise : rapprochez-vous de votre service RH.
  • Le dispositif FNE-Formation.
  • L’OPCO (opérateurs de compétences) de votre entreprise.
  • Pôle Emploi sous réserve de l’acceptation de votre dossier par votre conseiller Pôle Emploi.
  • Le plan de développement des compétences de votre entreprise : rapprochez-vous de votre service RH.
  • Le dispositif FNE-Formation.
  • L’OPCO (opérateurs de compétences) de votre entreprise.
  • Pôle Emploi sous réserve de l’acceptation de votre dossier par votre conseiller Pôle Emploi.

Avis clients
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Les avis clients sont issus des évaluations de fin de formation. La note est calculée à partir de l’ensemble des évaluations datant de moins de 12 mois. Seules celles avec un commentaire textuel sont affichées.
ANDY G.
14/04/22
4 / 5

Permet d’avoir une bonne idée des grands principes du datamining et de leur mise en oeuvre
BERNARD S.
14/04/22
5 / 5

Très intéressant. Permet de démystifier le sujet tout en confirmant le fait que c’est un métier ! :)




Horaires
En présentiel, les cours ont lieu de 9h à 12h30 et de 14h à 17h30.
Les participants sont accueillis à partir de 8h45. Les pauses et déjeuners sont offerts.
En classe à distance, la formation démarre à partir de 9h.
Pour les stages pratiques de 4 ou 5 jours, quelle que soit la modalité, les sessions se terminent à 15h30 le dernier jour.