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Data Mining avec des arbres de décision CART

Lu/Ma 8/9.6.2020 (en ligne) ou
Lu/Ma 14/15.12.2020 (en classe)

Les arbres de décision permettent de représenter sous forme graphique un ensemble de règles de classification, compréhensibles pour l'utilisateur. L'arbre en lui même forme un puissant outil d'aide à la décision. Durant ce cours, vous apprendrez à lire et interpréter un arbre de décision, à le construire à partir de données anciennes - dites d'apprentissage -, et à l'optimiser. Les exercices pratiques se feront sur le logiciel CART, qui utilise le désormais célèbre algorithme du même nom. Connaissances préalables requises : celles du cours "Visualisation de données de laboratoire" ou des connaissances équivalentes.


Qu'apprendrez-vous ?
Votre production est confrontée à de graves problèmes de qualité sans que la cause ait pu être identifiée ? Ou êtes-vous plutôt dans le domaine commercial et perdez des clients sans raison apparente ? Si vous disposez d'une grande quantité de données inexploitées, alors la puissance des arbres de décision CART vous permettra de comprendre l'influence des divers paramètres (température, concentration, durée,... ou âge du client, sexe,...) sur votre système. Vous pourrez ainsi l'optimiser efficacement.
Ce cours présente les concepts de base des arbres de classification et de régression et les illustre par des exemples pratiques issus de différents domaines. De nombreux exercices sur ordinateur vous permettront de comprendre comment la méthode présentée peut vous aider à prendre aisément de bonnes décisions. Vous vous familiariserez en outre avec le logiciel convivial CART qui a déjà permis à un grand nombre d'entreprises d'augmenter notablement leur efficacité.

À qui s'adresse le cours ?
  • Aux responsables de la qualité, de la production ou du développement qui souhaitent exploiter des jeux de données de grande taille.
  • Aux responsables marketing qui désirent analyser des données client pour créer ou promouvoir des produits ciblés.
  • Des connaissances élémentaires en statistique sont requises (par exemple celles correspondant au stage de formation "Visualisation de données de laboratoire avec Excel").

Quels thèmes seront abordés au cours ?
 Introduction
 L'analyse de données non paramétrique
Automatiser l'analyse de données
Comment lire un arbre de décision
Quelques exemples d'applications
Historique
 Arbres de classification
 Division de la population en sous-groupes, règles de division, affectation aux classes
Croissance et élagage des arbres de décision
Visualisation et interprétation des résultats
Classification ou régression ?
Paramètres de contrôle
Exemple pratique
 Arbres de régression
 Bases de la régression
Règles de division
 Mise en oeuvre en pratique
 Construire des fichiers adéquats
Utiliser les données existantes
Données d'apprentissage, de test et de validation
Votre modèle : construction automatique de l'arbre, sélection des variables, interprétation des résultats
Automatiser les rapports, exporter les graphiques
Faire des prédictions et exporter les modèles pour la production


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