Formation Analyses De Données

Mettre en œuvre les méthodes de référence pour la classification supervisée.

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La Data Science vous intéresse? Vous désirez vous initier aux techniques utilisées dans les domaines du BigData et de l' intelligence artificielle? Cette formation vous fera découvrir le domaine de l' apprentissage automatique (Machine Learning) en lien avec l' analyse de données volumineuses. Analyse des données - Catalogue des formations de l'Université Paris Nanterre. Finalités et objectifs Face à la croissance exponentielle des données générées par notre société moderne, l'apprentissage automatique (Machine Learning) constitue un outil indispensable pour transformer ce torrent numérique en information utile. Savoir classifier et réaliser des prédictions sur les données sont devenus des compétences recherchées sur le marché du travail. Les offres d'emploi orientées vers les nouveaux métiers tels que Data Scientist, Ingénieur ML, Analyste Data… constituent une source d'opportunités énorme pour ceux qui maîtrisent les technologies concernées. Basés sur des techniques mathématiques et statistiques, les algorithmes utilisés par l'apprentissage automatique permettent de donner du sens aux données, de prédire leur évolution et de les classer en catégories.

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2022 | Toulouse, du 14 au 16 nov. 2022 | Paris, du 12 au 14 déc. 2022 Formation 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). A distance, du 9 au 10 juin 2022 | Toulouse, du 13 au 14 juin 2022 | Paris, du 30 juin au 1 juil. 2022 | Lyon, du 13 au 14 oct. 2022 | Toulouse, du 17 au 18 nov. 2022 | A distance, du 28 au 29 nov. 2022 | Paris, du 8 au 9 déc. Formation analysis de données auto. 2022 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.

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Le technicien supérieur titulaire de ce BTS réalise des analyses de biologie médicale au sein de laboratoires spécialisés. Sous la responsabilité du directeur ou du biologiste, il accueille le patient, réalise ou réceptionne des prélèvements biologiques (en général des prélèvements sanguins) et prend en charge les examens. Il participe également au contrôle qualité et à la maintenance des différents appareillages. Enfin, ses connaissances techniques et scientifiques lui permettent de prendre part à la mise au point et à l'optimisation des méthodes d'analyses. Formation analysis de données saint. Il travaille essentiellement dans des laboratoires privés, mais peut également trouver un poste au sein de centres hospitaliers, de centres de luttes contre le cancer, ou de sites de l'Établissement français du sang. Les secteurs de la recherche (laboratoires universitaires ou industriels, INSERM, CNRS, l'Institut Pasteur…) et de la recherche et la médecine vétérinaires lui sont également accessibles. À noter: il existe d'autres formations pour devenir technicien en analyses biomédicales: notamment, le diplôme d'État de technicien de laboratoire médical et le BUT génie biologique option analyses biologiques et biochimiques.

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Description Compétences attendues: Comprendre les différentes méthodes de description (statistique descriptive, quantiles, corrélations); Savoir analyser les données par différentes méthodes ( Tests de proportions, de moyennes, variances, Chi2, Anova, Analyse en composantes principales, Analyse Factorielle des Correspondances, Analyse discriminante); Savoir modéliser des données par différentes méthodes ( modèle linéaire, régression logistique par exemple) et connaitre les méthodes permettant de valider un modèle. Lire plus Objectifs Ce cours avancé vise à fournir aux étudiants la maitrise des méthodes d'analyse de données et de méthodes statistiques dans le but de décrire, de modéliser, d'analyser et de tester la pertinence d'un modèle. Lire plus Évaluation Contrôle continu pouvant être constitué de contrôles sur table et/ou machine et projet. Formation statistique et analyse de données - Stat4decision. Prise en compte de la situation sanitaire: se référer à la disposition générale figurant en préambule des fiches de cours du présent document Lire plus Heures d'enseignement Analyse des données CM 12h Analyse des données TD 18h

Classification hiérarchique ascendante: Méthodes du saut minimal, du diamètre maximal, de la distance moyenne et de la règle de Ward. Chapitre 4: Analyse en composante principale (ACP) Présentation de la méthode dans ses divers aspects. Chapitre 5: Analyse de variance Analyse de variance à un facteur Analyse de variance à deux facteurs répétés ou non. Exemples d'illustration. Chapitre 6: Analyse Discriminante (AD) Etude de la méthode et interprétation. Exemple. Chapitre 7: Analyse factorielle des correspondances (AFC) Etude de la méthode dans ses divers aspects. Interprétations. Chapitre 8: Analyse factorielle des correspondances multiples (AFCm) Présentation de la méthode et lien avec l'AFC. Interprétations et exemples. Formation analyses de données des modules. Chapitre 9: Régression linéaire multiple Le modèle linéaire standard. Estimation des paramètres par les moindres carrés ordinaires. Théorème de Gauss-Markov. Prévision. Significativité. Contrôle des connaissances D'une part l'étudiant doit envoyer selon le calendrier prévu les exercices du cours par courriers postal ou électronique (4 vagues d'exercices).