Maîtriser les techniques de modélisation prédictive basées sur l'IA/ML (régression, classification, séries temporelles...) pour anticiper les tendances, les comportements clients ou les risques.
Campus Côte d'Azur
Campus Dubai
Campus Paris
14 jours
55 heures
Présentiel
Français
IA-003
Data analysts, data scientists, actuaires, analystes risques, prévisionnistes, consultants en data science/analytique prédictive.
Solides bases en statistiques et/ou Machine Learning. Compétences en programmation (Python/R).
Méthodologie de modélisation prédictive, prétraitement des données (feature engineering - bases), algorithmes de régression/classification (linéaire, logistique, arbres, forêts aléatoires, SVM, réseaux neurones...), modélisation de séries temporelles (ARIMA, Prophet...), évaluation modèles.
Supports de cours, environnement Python/R avec bibliothèques ML (scikit-learn, statsmodels, Prophet...), datasets pour exercices prédictifs, techniques d'évaluation de modèles (cross-validation, métriques...), études de cas prédictifs (churn, ventes, fraude...).
Développement et évaluation de modèles prédictifs (régression ou classification) sur un jeu de données. Mise en œuvre d'un modèle simple de prévision de séries temporelles. Interprétation des résultats et communication des prédictions.
Représentante de la formation
Que vous soyez un particulier ou une organisation/un groupe à la recherche d'un programme, contactez-nous et nous vous aiderons à trouver la meilleure solution pour vous.