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Débute 4 June 2026 17:19

Se termine 4 June 2026

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Analytique Prédictive avec R et SQL

Explorez les concepts d'analytique prédictive, ses applications et son intégration avec les environnements de BI. Apprenez les processus de science des données, les méthodologies et les techniques pratiques utilisant R et SQL pour des prédictions efficaces.
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Aperçu

Explore predictive analytics concepts, applications, and integration with BI environments. Learn data science processes, methodologies, and practical techniques using R and SQL for effective predictions.

Programme

  • Introduction à l'analyse prédictive
  • Aperçu de l'analyse prédictive
    Importance et applications dans l’intelligence d’affaires (BI)
    Concepts clés et terminologie
  • Fondamentaux de R pour la science des données
  • Introduction à la programmation R
    Structures de données dans R
    Manipulation et visualisation de données de base
  • Fondamentaux de SQL pour la science des données
  • Introduction à SQL et aux bases de données relationnelles
    Requêtes SQL pour l'extraction et la manipulation de données
    Joindre, agréger et filtrer des données
  • Processus et méthodologies de la science des données
  • Cadre CRISP-DM
    Préparation et nettoyage des données
    Ingénierie et sélection de caractéristiques
  • Analyse exploratoire des données (EDA)
  • Statistiques descriptives et visualisation des données
    Identification des modèles et des relations
    Préparation des données pour la modélisation prédictive
  • Construire des modèles prédictifs avec R
  • Introduction aux techniques courantes de modélisation prédictive (par exemple, régression linéaire, arbres de décision)
    Entraînement et évaluation des modèles
    Réglage des hyperparamètres et optimisation des modèles
  • SQL avancé pour la modélisation prédictive
  • Implémentation de modèles prédictifs avec SQL
    Utilisation de SQL pour le prétraitement et les transformations de données
    Intégration de SQL avec R pour le déploiement de modèles
  • Intégration dans les environnements d’intelligence d’affaires (BI)
  • Compréhension des outils et interfaces de BI
    Intégration de modèles prédictifs dans les plateformes de BI
    Études de cas d’intégration de BI et d’analyse prédictive
  • Techniques pratiques et études de cas
  • Applications réelles de l'analyse prédictive
    Projets pratiques utilisant R et SQL
    Études de cas industrielles et meilleures pratiques
  • Considérations éthiques et tendances futures
  • Implications éthiques de l'analyse prédictive
    Préoccupations en matière de confidentialité et de sécurité des données
    Tendances et technologies émergentes dans l’analyse prédictive
  • Revue du cours et projet de synthèse
  • Revue des concepts clés et méthodologies
    Présentation et retour d'information sur le projet de synthèse
    Chemins d'apprentissage futurs et ressources

Matières

Conference Talks