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Formation Détection d’anomalies – Outlier Detection


Objectifs

Approfondir la connaissance de la détection d’anomalies dans un contexte de données numériques et/ou fonctionnelles à l’aide de méthodes principalement non-supervisées

Public

Data Scientists ou statisticiens, chercheurs, ingénieurs, ...

Pré-requis

Pour suivre ce stage dans de bonnes conditions, il est recommandé d'avoir suivi en amont les formations Statistique descriptive (exploratoire) : savoir décrire des observations et Statistique décisionnelle (inférentielle) : savoir décider au vu des observations ou d'avoir atteint par la pratique un niveau équivalent

Méthode pédagogique

Pédagogie active mêlant exposés, exercices et applications pratiques.
Chaque participant pourra mettre en oeuvre les applications dans le logiciel de son choix parmi JMP ou R.

Programme

- Introduction

  • Qu’est-ce qu’une anomalie ? une valeur influente ? une valeur extrême ?
  • Les différentes motivations à la détection d’anomalies
  • La notion de robustesse

- Les méthodes univariées

  • La règle du k-sigma et test de Grubbs
  • Règles du boxplot
  • Tests en fonction de la distribution

- Les méthodes multivariées - généralités

  • Les grandes approches dans la détection d’anomalies
  • Évaluation des méthodes
    • Caractéristiques souhaitées
    • Métriques
    • Contributeurs ou signature des défauts

- Les méthodes multivariées basées sur un modèle probabiliste

  • T2 de Hotelling, la distance de Mahalanobis et sa version robuste
  • Notion de profondeur et notion d’angles

- Les méthodes multivariées basées sur la détermination d’un sous-espace

  • L’ACP et sa version robuste
  • Les réseaux de neurones

- Les méthodes multivariées basées sur la notion de proximité

  • La classification non supervisée
  • Le LOF basé sur la densité

- Les méthodes pour des données fonctionnelles


  • Introduction au contexte de données fonctionnelles
  • L’analyse de données fonctionnelles
    • Méthode de lissage
      • Spline cubique
      • Polynômes locaux
    • Réduction de dimension
      • Grandeurs statistiques (moyenne…)
      • Décomposition en coefficients d’ondelettes
  • Méthodes de détection d’anomalies dans un contexte univarié
  • Méthodes de détection d’anomalies dans un contexte multivarié

- Les méthodes pour des données en HDLSS (grande dimension, faible taille d’échantillonnage)

  • Présentation des challenges induits par ce contexte
  • Les principales méthodes

Projet tutoré

En option, réalisez en autonomie un projet vous permettant d'appliquer les principales notions de votre formation. Le formateur vous présentera la problématique proposée et suivra votre avancement au cours de 3 séances d'1h de tutorat individuel à distance.

Modalités d'évaluation

Un formulaire d'auto-évaluation proposé en amont de la formation nous permettra d'évaluer votre niveau et de recueillir vos attentes. Ce même formulaire soumis en aval de la formation fournira une appréciation de votre progression.
Des exercices pratiques seront proposés à la fin de chaque séquence pédagogique pour l'évaluation des acquis.
En fin de formation, vous serez amené(e) à renseigner un questionnaire d'évaluation à chaud.
Une attestation de formation vous sera adressée à l'issue de la session.
Trois mois après votre formation, vous recevrez par email un formulaire d'évaluation à froid sur l'utilisation des acquis de la formation.

Solutions de financement

Cette formation peut être financée :
  • dans le cadre du plan de développement des compétences de votre Entreprise
  • par l’OPCO (opérateur de compétences) de votre Entreprise ou le FAF (Fonds d’Assurance Formation) pour les professionnels libéraux
  • par Pôle Emploi dans le cadre du dispositif de l'Aide Individuelle à la Formation (soumis à accord de votre Agence)
  • à titre personnel

Accessibilité

Vous souhaitez suivre notre formation Détection d’anomalies – Outlier Detection et êtes en situation de handicap ? Merci de nous contacter afin que nous puissions envisager les adaptations nécessaires et vous garantir de bonnes conditions d'apprentissage

La formation Détection d’anomalies – Outlier Detection dans nos Centres ou en distanciel

  • Tarif : 1 200 € HT
    -10% dès 2 inscrits, -20% à partir de 3

  • Option(s) :
    - Projet tutoré avec accompagnement individuel de 3h en distanciel : 450€ HT
    - Forfait déjeuners : 40€ HT

Nos prochaines sessions

A distance

du 30 nov. au 1 déc. 2023


Lyon

du 2 au 3 octobre 2023


Paris

du 26 au 27 juin 2023

du 4 au 5 décembre 2023


Toulouse

du 13 au 14 novembre 2023


Bordeaux | Lille | Marseille | Nantes | Nice | Strasbourg

Demandez l'ouverture d'une nouvelle session dès 2 collaborateurs intéressés
Demande d'ouverture d'une nouvelle session Notre formation Détection d’anomalies – Outlier Detection vous intéresse mais vous n'êtes pas disponible aux dates proposées ?
Les lieux d'organisation ne vous conviennent pas ?
Faites-nous part de votre demande d'ouverture d'une nouvelle session dans l'une des 9 villes proposées.
Pour cela, votre demande doit concerner au moins 2 personnes et la session doit être planifiée dans un délai minimal de 3 mois.
Un conseiller vous confirmera au plus vite l'ajout de cette nouvelle session.

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      - Projet tutoré avec accompagnement individuel de 3h en distanciel : 450€ HT / pers.

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      Date de dernière modification : 04/11/2022