Formations Analyse des données
Dans tous les domaines où les données sont complexes et volumineuses, l’usage des techniques d’analyse de données est indispensable.
Pour voir ce qui se cache dans ces masses de données numériques ou qualitatives, il faut maîtriser les méthodes qui explorent l’information et en dégagent les structures.
Il est ensuite possible de modéliser et de quantifier les relations plus ou moins complexes ainsi découvertes.
Analyse des données : méthodes exploratoires (ACP, AFC, classification)
Découvrir les principales méthodes exploratoires d’analyse des données (ACP, AFC, Classification) afin de mettre en évidence les liaisons entre paramètres, les similitudes et différences entre observations.
Interpréter les résultats numériques et graphiques, éviter les pièges, savoir résumer l’information obtenue et communiquer les résultats importants
Strasbourg, du 21 au 23 nov. 2018 | Paris, du 5 au 7 déc. 2018 | Paris, du 3 au 5 avr. 2019 | Lyon, du 21 au 23 mai 2019 | Toulouse, du 3 au 5 juin 2019 | Paris, du 24 au 26 juin 2019 | Lyon, du 9 au 11 oct. 2019 | Toulouse, du 16 au 18 oct. 2019 | Strasbourg, du 20 au 22 nov. 2019 | Paris, du 4 au 6 déc. 2019Formation réalisable en intra-entreprise
Analyse des données : méthodes décisionnelles
Découvrir les principales méthodes décisionnelles d’analyse des données (arbres de décision, règles d’association, régression multiple, analyse discriminante, …), choisir celle appropriée au problème et aux données. Interpréter les résultats numériques et graphiques, éviter les pièges, savoir résumer l’information obtenue et communiquer les résultats importants
Paris, du 10 au 12 déc. 2018 | Paris, du 8 au 10 avr. 2019 | Lyon, du 27 au 29 mai 2019 | Toulouse, du 11 au 13 juin 2019 | Paris, du 1 au 3 juil. 2019 | Lyon, du 14 au 16 oct. 2019 | Toulouse, du 4 au 6 nov. 2019 | Paris, du 9 au 11 déc. 2019Formation réalisable en intra-entreprise
Méthodes PLS
Extraire l’information utile et pertinente d’un ensemble de données pour lesquels les méthodes classiques sont inopérantes du fait d’un déséquilibre du fichier (plus de colonnes que de lignes, nombre important de données manquantes, redondance significative entre les variables exogènes).
Le but est l’exploration (évaluation de la structure de corrélation, présence de groupes, d’individus atypiques,…) et la modélisation (pouvoir prédire et anticiper le comportement d’un processus industriel ou transactionnel).
Toulouse, du 22 au 23 nov. 2018 | Paris, du 13 au 14 déc. 2018 | Lyon, du 3 au 4 juin 2019 | Toulouse, du 17 au 18 juin 2019 | Paris, du 8 au 9 juil. 2019 | Lyon, du 17 au 18 oct. 2019 | Toulouse, du 21 au 22 nov. 2019 | Paris, du 12 au 13 déc. 2019Le but est l’exploration (évaluation de la structure de corrélation, présence de groupes, d’individus atypiques,…) et la modélisation (pouvoir prédire et anticiper le comportement d’un processus industriel ou transactionnel).
Formation réalisable en intra-entreprise
Séries Temporelles
Apprendre à analyser une série temporelle (appelée également série chronologique), c’est à dire les valeurs prises par une variable observée à intervalles de temps réguliers, en vue de la modéliser pour effectuer des prévisions.
Toulouse, du 26 au 27 nov. 2018 | Paris, du 17 au 18 déc. 2018 | Lyon, du 3 au 4 juin 2019 | Toulouse, du 13 au 14 juin 2019 | Paris, du 4 au 5 juil. 2019 | Lyon, du 8 au 9 oct. 2019 | Toulouse, du 25 au 26 nov. 2019 | Paris, du 16 au 17 déc. 2019Formation réalisable en intra-entreprise
