Data Mining & Machine Learning R

Objectifs :

Maîtriser l’utilisation des packages R pour le machine learning
Comprendre le process de traitement en machine learning
Savoir interpréter les sorties d’un algorithme de machine learning avec R

Jour 1

Le data mining et le machine learning – qu’est-ce que c’est ? (Panorama des méthodes et des applications)
Le langage R pour le data mining et la machine learning
Le langage R pour le data mining
L’analyse descriptive des données multivariées et la réduction de dimnsions :
ACP/ACM/AFC
Présentation et utilisation du package FactoMineR

Jour 2

Apprentissage supervisé – cas pratiques avec R
La régression logistique
Les arbres de décisions
Les forets aléatoires et les GBM
Utilisation du package caret pour ajuster les hyper-paramètres
L’apprentissage non supervisé – cas pratiques avec R (k-means&hellip)
Discussions et évaluation de la formation

Public

Data Analyste et Statisticien.

Pré-requis

Avoir déjà utilisé R, connaissances de base en statistique.

Méthodes pédagogiques

Alternance d'apports théoriques, d'exercices pratiques et d'études de cas.

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