Méthodes Avancées De Data Mining

Objectifs: La formation propose une présentation du concept de Data Mining et un panorama des méthodes statistiques regroupées sous ce terme ndash; méthodes classiques de la statistique (analyse discriminante, régression logistique) et méthodes plus « informatiques » (arbres de décision, réseaux de neurones, support vector machines, bagging, boosting, etc.). De nombreux exemples issus de différents secteurs d'activité illustreront ces méthodes. Le but est de présenter les techniques et les pièges de l'étude de données volumineuses, avec un objectif d'aide à la décision. Destinataires: Statisticiens et chargés d'étude (banques, télécommunications, assurance, marketing, etc.) désireux de comparer différentes méthodes prédictives (scoring) et de connaître l'offre logicielle ; utilisateurs finaux souhaitant connaître ce que peut leur apporter la fouille de données ('data mining') et ce qu'ils peuvent demander aux 'data miners'.