IA113
Intelligence artificielle

IA : Data Mining & Machine Learning

Préparer les données, entraîner des modèles et interpréter les résultats


Cette formation intensive explore les fondements du Data Mining et du Machine Learning, en mettant l’accent sur les techniques d’extraction de connaissances à partir de données, la modélisation prédictive et l’évaluation des performances. Elle combine théorie et ateliers pratiques pour permettre aux participants de construire des modèles intelligents et interprétables.

Objectif

L’objectif de cette formation est d’acquérir une compréhension des principes du Data Mining et du Machine Learning, de savoir appliquer et évaluer différents algorithmes d’analyse, et de mettre en pratique ces connaissances à l’aide d’outils comme Scikit-learn.

Est-ce pour vous ?

Data Analysts, Data Scientists débutants, développeurs, chefs de projets techniques

Préalables

Connaissances de base en statistiques et programmation (Python recommandé)

Vos gains

  • Préparer et transformer des données (nettoyage, normalisation, feature engineering) pour des modèles fiables
  • Mettre en œuvre des algorithmes supervisés et non supervisés avec Scikit-learn
  • Évaluer la performance des modèles avec des métriques adaptées (accuracy, F1-score, ROC)
  • Interpréter les résultats des modèles avec des outils comme SHAP et LIME
  • Identifier les biais et intégrer des pratiques éthiques dans les projets de Machine Learning
  • Contenu

    Introduction au Data Mining

    Chapitre 1 : Fondements

    • Définition et enjeux
    • Cycle de vie d’un projet Data Mining

    Chapitre 2 : Préparation des données

    • Nettoyage, transformation, normalisation
    • Feature engineering

    Atelier 1 : Préparation d’un jeu de données réel

    Voir plus +/-

    Algorithmes de Machine Learning

    Chapitre 3 : Apprentissage supervisé

    • Régression linéaire, régression logistique
    • Arbres de décision, Random Forest

    Chapitre 4 : Apprentissage non supervisé

    • K-means, PCA, clustering hiérarchique

    Atelier 2 : Classification d’un jeu de données avec Scikit-learn

    Évaluation et interprétation

    Chapitre 5 : Évaluation des modèles

    • Accuracy, precision, recall, F1-score
    • Courbes ROC, matrice de confusion

    Chapitre 6 : Interprétabilité et biais

    • SHAP, LIME
    • Éthique et biais algorithmiques

    Atelier 3 : Optimisation et interprétation d’un modèle prédictif

    💡 Informations utiles

    Nos formations sont offertes à Montréal ou Québec en présentiel ou en format virtuel. Les dates et lieux sont précisés lors de votre choix de session ci-dessous. Si vous avez des questions concernant l'inscription, les horaires, la langue d’enseignement ou les modalités d’annulation, consultez notre FAQ .

    Durée
    3 jours
    Horaire
    9h à 16h
    Tarif régulier
    1 485 $
    Tarif préférentiel Un tarif préférentiel est accordé pour chacun des cours aux organismes publics, aux membres de certaines associations ainsi qu’aux entreprises ayant une entente avec Technologia (voir FAQ). Pour la liste complète des entités admissibles, consulter la section « Tarification » des FAQ. Notez également qu’aucun tarif préférentiel n’est accordé pour les formations en ligne. Les rabais accordés sur les formations ne peuvent être cumulables avec aucune autre promotion.
    1 335 $
    Formation en entreprise

    Vous avez plusieurs employés intéressés par une même formation? Que ce soit en présentiel dans vos bureaux ou à distance en mode virtuel, nous offrons des formations privées adaptées aux besoins de votre équipe. Des tarifs de groupes sont disponibles. Contactez-nous pour plus de détails ou demandez une soumission en ligne.

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