Prérequis
Aucun
Durée
3 jours
Contenu Technique de la Formation
La formation aborde les contenus techniques suivants :
- Le langage R
- L’importation et le nettoyage des données
- L’analyse exploratoire de données
Objectifs de la Formation
R est un des langages qui s’est imposé pour la Data Science. Outre sa syntaxe aisée à apprendre, il fait l’objet de nombreuses contributions de la communauté qui offrent des librairies permettant de facilement traiter, visualiser et modéliser les données. Cette formation a pour objectifs de :
- Utiliser le langage R
- Manipuler des données avec le langage R
- Effectuer des analyses exploratoires de données
Table des Matières
Plan de formation
- Introduction à la data science : définition, applications et rôle dans l'entreprise
- Comprendre les données : types (structurées, semi-structurées, non-structurées), sources et propriétés
- Analyse exploratoire de données : visualisation, statistiques descriptives et nettoyage
- Algorithmes de machine learning : apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement
- Analyse prédictive : prédiction des valeurs futures avec les algorithmes ML
- Déploiement de modèles : mise en production et exploitation en temps réel
- Éthique de la data science : protection des données, confidentialité et biais algorithmiques
En Pratique
- Les exercices proposés lors des formations sont centrés sur chaque concept présenté durant la formation. Les exercices abordent les concepts et la difficulté de façon progressive. A la fin de la formation, un exercice récapitulatif d’intégration des concepts est proposé aux participants. Les exercices proposés sont les suivants :
- Importation de données : Les participants peuvent être invités à importer des données à partir de différentes sources (fichiers CSV, bases de données, etc.) et à les préparer pour l'analyse
- Manipulation de données : Les participants peuvent être invités à utiliser des fonctions pour nettoyer et préparer les données, tels que l'enlèvement de valeurs manquantes, la suppression de duplicatas, etc.
- Analyse exploratoire de données : Les participants peuvent être invités à utiliser des graphiques et des statistiques descriptives pour visualiser et comprendre les tendances et les relations dans les données
- Transformation de données : Les participants peuvent être invités à transformer les données pour les préparer pour l'analyse (par exemple, agréger des données à l'aide de fonctions de groupe, etc.).
- Statistiques : Les participants peuvent être invités à résoudre des problèmes statistiques concrets à l'aide d'algorithmes tels que les régressions et les analyses de variance
Modalités et Inscription
Cette formation est proposée selon deux formules pour s'adapter au mieux à vos besoins :
Session régulière
Des sessions sont organisées à intervalles réguliers. Demandez les prochaines dates planifiées pour vous inscrire à la prochaine session.
Sur mesure & intra-entreprise
Vous souhaitez former vos équipes directement dans vos locaux ou adapter le programme technique à votre contexte d'entreprise ? Contactez-nous pour obtenir un devis personnalisé.