Data Science : concevoir des programmes intelligents par Data Value

- Comment analyser les données non
- structurées/n
Exposé des méthodes de Data Science et des cas d'utilisation/n
Présentation d'exemples complets/n
Analyse de sentiments/n
Découverte et extraction automatique de thèmes et sujets de documents textes/n
- Méthodes de prédictions automatiques/n
Comment prédire des catégories/n
Comment extraire des tendances/n
Comment regrouper les données en familles naturelles/n
- Comment booster son chiffre d'affaires avec un moteur de recommandation/n
Les différentes approches/n
Comment choisir entre elles/n
Quelles sont les conséquences/n
Comment construire un moteur de recommandation/n
- Comment extraire de la valeur des transactions et des traces/n
Comment se servir des tickets de caisse et des logs de parcours web/n
Comment extraire des règles d'association et des paniers probables/n
Quels impacts sur le Business/n
- Comment améliorer ses méthodes et les rendre efficaces en environnement de production/n
Apprendre à construire de nouveaux prédicteurs (feature engineering)/n
Apprendre à réduire la complexité de la solution (feature selection)/n
Comment ré-utiliser les modèles prédictifs appris/n

Apprendre à analyser des données non structurées/n
Découvrir les méthodes de prédiction automatiques et leurs applications métiers (moteur de recommandation, traces numériques, ...)/n
Améliorer ses méthodes et les rendre efficaces en environnement de production/n