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.
Prochaines sessions en cours de programmation
Les dates ne sont pas encore fixées. Demandez à être informé(e) en priorité de l'ouverture des inscriptions, ou optez pour une session sur mesure.
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
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.
Une formation finançable
Cette formation est éligible aux principaux dispositifs de financement de la formation professionnelle. Notre équipe vous accompagne dans le montage du dossier.
OPCO — Prise en charge par votre opérateur de compétences au titre du plan de développement des compétences de votre entreprise.
Plan de développement — Inscription dans le plan de formation de votre entreprise, en direct avec votre service RH ou formation.
Financement personnel — Tarifs adaptés pour les indépendants et auto-entrepreneurs, paiement en plusieurs fois possible.
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 ?
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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.