Formation data mining et machine learning avec R
Faites du data mining et du machine learning avec R : arbres, random forest, clustering et évaluation de modèles.
Dates des prochaines sessions
Sessions en présentiel à Paris ou à distance. Inscriptions ouvertes jusqu'à la veille du démarrage, dans la limite des places disponibles.
La formation data mining et machine learning avec R vous apprend en 2 jours à construire des modèles prédictifs robustes. Vous maîtrisez l’utilisation des packages R dédiés au machine learning, notamment caret et tidymodels, qui standardisent la construction et la comparaison de modèles. Vous comprenez le processus complet de traitement en machine learning : préparation des données, séparation entraînement/test, choix d’algorithme, entraînement, validation, mise en production. La formation couvre les principaux algorithmes (arbres, random forest, boosting, régression logistique, clustering) et vous apprend à interpréter les sorties d’un modèle. Une formation idéale pour analystes, statisticiens et data scientists travaillant en environnement R.
Objectifs pédagogiques
- Maîtriser l'utilisation des packages R pour le machine learning
- Comprendre le processus de traitement en machine learning
- Interpréter les sorties d'un algorithme de machine learning avec R
2 jours, 14 heures de pratique
Chaque journée alterne apports théoriques courts et ateliers pratiques. Programme ajustable en intra-entreprise.
1 Fondamentaux du machine learning avec R
• Le processus de traitement en machine learning
• Les packages R pour le machine learning : caret et tidymodels
• Préparation des données et feature engineering
• Séparation entraînement / test et validation croisée
• Premiers modèles : régression et classification
2 Algorithmes avancés et interprétation
• Arbres de décision, random forest et boosting
• Modèles non supervisés : clustering et réduction de dimension
• Métriques d’évaluation et courbes ROC
• Interprétation des sorties d’un algorithme
• Atelier : projet de data mining de bout en bout
Profils et prérequis
Profils concernés
- Data analyst et statisticien souhaitant aborder le machine learning
- Data scientist travaillant en environnement R
- Chargé d'étude exploitant des modèles prédictifs
Prérequis
- Bases de R (manipulation de données, fonctions)
- Notions de statistique descriptive
Modalités pédagogiques
- En présentiel à Paris ou à distance ou en classe virtuelle, aux mêmes horaires et avec le même formateur.
- Apports théoriques courts puis ateliers pratiques sur des jeux de données réels, corrigés en direct.
- Formateur praticien de la data en entreprise, groupe limité à 6 participants.
- Supports de cours, jeux de données et corrigés remis à chaque participant.
- Émargement à chaque demi-journée, en salle comme à distance, et certificat de réalisation en fin de formation.
Les logiciels et technologies
Les outils que vous manipulerez tout au long de la formation.
Outils d'évaluation des compétences
- Quiz et QCM à la fin de chaque module pour valider l’acquisition des connaissances théoriques.
- Mini-projets guidés Auto-évaluation sur la compréhension et la mise en application des concepts.
- Feedback individuel : chaque participant se voit proposer un bilan de ses points forts et axes d’amélioration.
Informations pratiques
Reconnaissance, inscription et accessibilité
Reconnaissance, inscription et accessibilité
- Reconnaissance
- Formation non certifiante. Une attestation de formation est remise à l'issue de la formation.
- Inscription
-
Inscription en ligne ou au 01.72.25.40.82. Nous vérifions ensemble vos objectifs et les prérequis, puis une convention (entreprise) ou un contrat (particulier) valide l'inscription. La convocation est envoyée avant le démarrage.
Sessions inter : inscription possible jusqu'à la veille, dans la limite des places. Sessions intra : mise en place sous 3 semaines. Prise en charge OPCO : la demande doit être déposée avant le début de la formation.
- Accessibilité
- Formation accessible aux personnes en situation de handicap, en présentiel comme à distance. Les adaptations sont étudiées avant l'inscription avec notre référent handicap : accessibilité de nos formations.
Une formation finançable
Selon votre situation, cette formation peut être prise en charge par un financeur. Notre équipe vous accompagne dans le montage du dossier et vous fournit devis, programme et convention.
Salarié : Plan de développement des compétences de votre entreprise, avec prise en charge possible par votre OPCO.
Indépendant, dirigeant, profession libérale : Fonds d'assurance formation de votre activité (AGEFICE, FIF PL, FAFCEA…).
Demandeur d'emploi : Aide individuelle à la formation (AIF) de France Travail, sur accord de votre conseiller.
Financement personnel : Paiement en plusieurs fois possible.
CPF : Nos formations ne sont pas certifiantes : elles ne sont pas éligibles au Compte personnel de formation.
Avis sur la formation
Comment cette note est calculée. Moyenne des notes globales attribuées par les participants de cette formation dans le questionnaire de satisfaction remis en fin de session : 4,8 / 5, sessions inter et intra confondues. Tous nos indicateurs de résultats et leur méthode →
FAQ
Quelle est la durée de la formation et sous quels formats est-elle proposée ?
La formation dure 2 jours (14 heures) et se déroule en présentiel ou à distance, en groupe limité à 6 participants pour préserver l'interactivité et la pratique.
Quels sont les prérequis pour suivre cette formation ?
Pour suivre cette formation dans de bonnes conditions, il est recommandé d'avoir : Bases de R (manipulation de données, fonctions); Notions de statistique descriptive.
Quels packages R de machine learning sont utilisés ?
La formation s'appuie sur caret et tidymodels, qui standardisent la construction et la comparaison de modèles, ainsi que sur les principaux packages d'algorithmes (random forest, boosting).
Faut-il maîtriser R avant la formation ?
Des bases de R (manipulation de données, fonctions) sont nécessaires. Si vous débutez, suivez d'abord la formation logiciel R pour la data science.
Prêt à monter en compétences ?
Inscrivez-vous à l'une de nos sessions programmées, ou optez pour une formation intra sur mesure adaptée à votre équipe.
Une question ? Appelez-nous au 01.72.25.40.82
Cette formation data mining et machine learning avec R vous apprend en 3 jours à construire des modèles prédictifs robustes. Au programme : arbres de décision, random forest, boosting, régression logistique, clustering, et bonnes pratiques d’évaluation (validation croisée, courbes ROC). Vous travaillez sur des cas concrets avec les packages caret, tidymodels et les principaux outils du machine learning R. Une formation parfaite pour analystes et data scientists travaillant en environnement R.