Formation Maîtriser le Data Mining : cas pratiques d'exploration de données
Découvrez les fondamentaux du Data Mining et apprenez à explorer des données complexes. Maîtrisez les techniques d'analyse pour prendre des décisions éclairées. Formation pratique et interactive pour développer vos compétences en science des données. Transformez vos données brutes en informations stratégiques.
Comprendre le cycle de vie d'un projet Data Mining
Apprendre à préparer et explorer des jeux de données complexes
Maîtriser les algorithmes fondamentaux de Data Mining
Évaluer et optimiser la performance des modèles
Programme détaillé
12 modules · 21 heures
01
Introduction au Data Mining et son écosystème
—Définition et enjeux du Data Mining
—Le cycle de vie d'un projet Data Mining (CRISP-DM)
—Écosystème technologique : outils et langages (Python/R)
—Cas d'usage concrets en entreprise
—Première approche de l'environnement de travail
02
Collecte et Compréhension des Données
—Sources de données : bases de données, fichiers plats, APIs
—Techniques d'extraction de données (ETL simplifiés)
—Exploration des données (EDA) : statistiques descriptives
—Visualisation initiale des données (nuages de points, histogrammes)
—Identification des types de variables (catégorielles, numériques)
03
Nettoyage et Préparation des Données
—Gestion des valeurs manquantes (imputation, suppression)
—Détection et traitement des doublons et incohérences
—Normalisation et standardisation des données
—Discrétisation et binning pour variables continues
—Traitement des données aberrantes (outliers)
04
Feature Engineering et Sélection de Variables
—Création de nouvelles variables (agrégation, transformation)
—Réduction de dimensionnalité (PCA - introduction)
—Techniques de sélection de variables (filtre, wrapper, embarquées)
—Importance des variables pour la modélisation
—Bonnes pratiques pour l'ingénierie des features
05
Introduction aux Algorithmes de Classification
—Principes de la classification supervisée
—Algorithmes : Arbres de Décision (CART)
—Algorithmes : K-plus proches voisins (KNN)
—Métriques d'évaluation de classification (précision, rappel)
—Cas pratique : prédire une catégorie
06
Algorithmes de Classification Approfondis
—Régression Logistique comme classifieur
—Support Vector Machines (SVM) - concepts de base
—Introduction aux ensembles (Random Forest, Gradient Boosting)
—Courbe ROC et Aire sous la courbe (AUC)
—Interprétabilité des modèles de classification
07
Introduction aux Algorithmes de Régression
—Principes de la régression supervisée
—Algorithmes : Régression Linéaire et Régression Polynomiale
—Mesures d'erreur de régression (RMSE, MAE, R-carré)
—Application à la prédiction de valeurs continues
—Visualisation des résultats de régression
08
Algorithmes de Clustering (Non Supervisé)
—Principes du clustering non supervisé
—Algorithme K-Means et choix du nombre optimal de clusters
—Algorithme de Clustering Hiérarchique
—Métriques d'évaluation de clustering (Silhouette Score)
—Cas d'usage : segmentation de clientèle
09
Règles d'Association et Analyse de Panier
—Principes des règles d'association (Apriori)
—Mesures : Support, Confiance, Lift
—Identification de relations entre éléments
—Application typique : analyse du panier de supermarché
—Interprétation des règles découvertes
10
Évaluation et Optimisation des Modèles
—Sur-apprentissage (overfitting) et sous-apprentissage (underfitting)
—Validation croisée (k-fold cross-validation)
—Réglage des hyperparamètres (Grid Search, Random Search)
—Matrice de confusion et indicateurs avancés
—Comparaison et sélection du meilleur modèle
11
Déploiement et Suivi des Modèles
—Industrialisation d'un modèle Data Mining
—Monitoring de la performance du modèle en production
—Mise à jour et maintenance des modèles
—Importance de la documentation et de la traçabilité
—Éthique et biais en Data Mining
12
Cas d'Étude Réel et Bonnes Pratiques
—Analyse d'un problème de Data Mining de A à Z (projet fil rouge)
—Consolidation des connaissances acquises
—Astuces et pièges courants en Data Mining
—Introduction aux sujets avancés (réseaux de neurones, deep learning)
—Synthèse et perspectives d'évolution
Le conseil de l'expert
L'objectif pédagogique central de cette formation est de comprendre le cycle de vie d'un projet Data Mining. Ce module est crucial car il permet aux participants de saisir l'ensemble des étapes, depuis la collecte des données jusqu'à l'évaluation des modèles. Cette compréhension globale est essentielle pour éviter des erreurs de parcours et pour mieux structurer les projets de Data Science à venir.
Un défi fréquent rencontré par les apprenants dans le domaine du Data Mining est la difficulté à préparer et explorer des jeux de données complexes. Beaucoup sous-estiment l'importance de cette phase, ce qui peut entraîner des résultats erronés ou peu fiables. En abordant ces étapes de manière approfondie et pratique, cette formation prépare les participants à surmonter ces obstacles avec confiance.
Ce qui distingue notre formation des autres options sur le marché est l'accent mis sur les cas pratiques d'exploration de données. En intégrant des exercices réels et des études de cas, les participants acquièrent des compétences directement applicables à leur contexte professionnel. Cette approche pragmatique favorise un apprentissage ancré dans la réalité quotidienne des analystes de données, rendant la théorie immédiatement opérationnelle.
Pour tirer le maximum de cette formation, il est recommandé de venir avec des questions spécifiques ou des cas d'usage rencontrés dans votre environnement professionnel. Cela favorisera les échanges et permettra de contextualiser les apprentissages. Soyez proactif lors des discussions et des travaux pratiques, car cette interaction enrichira votre expérience et vous aidera à développer des compétences qui auront un impact direct sur votre carrière.
Pourquoi choisir cette formation en intelligence artificielle, big data
🎯
Cycle de vie du Data Mining
Plongez dans le cycle complet d'un projet Data Mining, de la collecte à l'évaluation, pour une compréhension approfondie des enjeux.
🔍
Exploration de données complexes
Apprenez à préparer et explorer des jeux de données complexes, une compétence essentielle pour des analyses pertinentes et éclairées.
⚙️
Algorithmes fondamentaux
Maîtrisez des algorithmes de classification de base et avancés, vous permettant d'appliquer des techniques d'analyse de données innovantes.
📊
Optimisation des modèles
Acquérez des compétences pour évaluer et optimiser la performance des modèles, garantissant ainsi des résultats fiables et exploitables.
🤝
Formation inter-entreprise
Profitez d'un format inter-entreprise pour échanger des idées et des pratiques avec des professionnels d'horizons variés, enrichissant votre apprentissage.
🚀
Pratique avec des cas réels
Participez à des cas pratiques d'exploration de données, vous permettant d'appliquer directement vos connaissances théoriques à des situations concrètes.
Compétences acquises
Maîtriser le cycle de vie d'un projet Data Mining
Appréhender les étapes clés du Data Mining (collecte, nettoyage, modélisation, évaluation, déploiement) pour structurer un projet de A à Z et résoudre des problèmes concrets.
Préparer et explorer des jeux de données complexes
Réaliser l'ingénierie des features, nettoyer, transformer et visualiser des données brutes pour les rendre exploitables par des algorithmes, en identifiant les informations pertinentes.
Appliquer les algorithmes fondamentaux de Data Mining
Sélectionner et implémenter les algorithmes de classification, régression, clustering et règles d'association en fonction de la problématique, et interpréter leurs résultats.
Évaluer et optimiser la performance des modèles
Utiliser des métriques d'évaluation pertinentes, réaliser la validation croisée et le réglage des hyperparamètres pour s'assurer de la robustesse et de la fiabilité des modèles prédictifs.
Public, prérequis et modalités
Public visé
Débutants en Data Science
Analystes de Données Juniors
Chefs de Projet
Professionnels en Reconversion
Prérequis
Aucun prérequis spécifique. Cette formation est ouverte à tous les professionnels souhaitant améliorer leurs compétences en science des données.
Moyens pédagogiques
Salle équipée, supports remis en PDF, cas réels rejoués en atelier, 8 participants maximum.
Suivi & évaluation
Évaluation continue des acquis pédagogiques lors de chaque séance
Projet final individuel ou en équipe pour appliquer les connaissances acquises
Rétroaction et évaluation finale pour mesurer les progrès et les compétences acquises
Accessibilité
Notre organisme de formation s'engage à accueillir et accompagner les personnes en situation de handicap. Notre référente handicap, Mme Lorène Travaux est disponible pour étudier avec vous les adaptations pédagogiques, techniques ou logistiques nécessaires avant toute inscription.
Plusieurs dispositifs permettent de prendre en charge tout ou partie du coût. Nos conseillers identifient avec vous la solution la plus adaptée à votre situation.
OPCO
Formations financées via votre opérateur de compétences
Les OPCO peuvent prendre en charge tout ou partie des frais de formation de vos salariés, dans le cadre du plan de développement des compétences ou de l'alternance.
Les Fonds d'Assurance Formation financent les formations des indépendants, auto-entrepreneurs, professions libérales et chefs d'entreprise (FAFCEA, AGEFICE, FIFPL…).
France Travail peut financer votre formation via l'AIF (Aide Individuelle à la Formation) ou des achats directs. Parlez-en à votre conseiller pour vérifier votre éligibilité.
Dans le cadre du plan de développement des compétences, l'employeur prend en charge le coût pédagogique et maintient la rémunération pendant la formation.
Le FNE-Formation accompagne les entreprises en mutation économique ou en transition écologique et numérique, avec une prise en charge pouvant aller jusqu'à 100 %.
« Un participant a mis en œuvre des techniques de nettoyage de données sur un jeu de données complexe, améliorant ainsi la qualité des analyses effectuées en interne. »
« Un autre participant a appliqué les concepts de feature engineering pour optimiser un modèle prédictif, augmentant la précision des résultats. »
Questions fréquentes
Connaissances de base en informatique et bureautique.Familiarité avec les concepts mathématiques et statistiques de base (niveau lycée).Motivation pour l'apprentissage des concepts d'analyse de données.
Ordinateur portable (Windows, macOS, ou Linux) avec au moins 8 Go de RAM.Connexion internet stable.Navigateur web à jour (Chrome, Firefox, Edge).Installation de Jupyter Notebook (des instructions seront fournies).Logiciel tableur (Excel, Google Sheets).
5 tests d'évaluation sont proposés à l'apprenant en fin de formation pour connaître son niveau sur chaque compétences visées.
Plateforme et contenus e-learning à disposition.
Test de positionnement Quizz &
Evaluations
Nous vous recevons lors d’un rendez-vous d’information préalable gratuit et confidentiel en visioconférence pour analyser vos besoins et co-construire votre parcours personnalisé.
Chaque demande s’accompagne de la remise d’une convention ou d’un contrat précisant l’ensemble des informations relatives à la formation (Tarifs, calendrier, durée, lieu…). Ce contrat/convention sera transmis électroniquement par email.
A partir de l’accord de prise en charge par le financeur sollicité, le bénéficiaire peut démarrer sous un délai de 11 jours ouvrés.
Si vous financez votre parcours de formation par vos propres moyens, alors le délai d'accès est immédiat. Vous pouvez entrer en formation tout au long de l’année.
♿️ Nous accueillons les personnes en situation de handicap. Les conditions d’accessibilité aux personnes handicapées sont inscrites sur le site imi-education.fr, rubrique Accessibilité.
Saskia Cazettes
Pour tout renseignement : 07 80 91 06 14 / saskia.c@imi-executive-solutions.com
23 mars 2026
La formation alterne apports théoriques, mises en situation pratiques et échanges entre participants. Chaque concept est directement appliqué via des exercices concrets et des cas réels.
Oui, chaque participant reçoit un support de cours complet (format numérique et/ou papier) qu'il peut conserver à l'issue de la formation.
Certaines de nos formations sont éligibles au Compte Personnel de Formation (CPF). Consultez la fiche formation ou contactez-nous pour vérifier l'éligibilité.
Plusieurs dispositifs de financement existent : CPF, OPCO, plan de développement des compétences, financement individuel. Notre équipe peut vous accompagner dans vos démarches.
Oui, notre équipe reste disponible pour toute question post-formation. Vous bénéficiez également d'un accès à nos ressources en ligne pendant 6 mois après votre parcours.
Nous utilisons des outils et logiciels professionnels tels que Python, R, Tableau et Power BI pour lesquels vous aurez accès à des ressources pédagogiques et des tutoriels en ligne.
La formation est accessible en ligne 24h/24 et 7j/7. Vous pouvez suivre les contenus à votre rythme, mais nous vous recommandons de suivre les séances pratiques en temps réel pour bénéficier de l'interaction avec les autres participants et les experts.
Vous acquerez les compétences nécessaires pour maîtriser le cycle de vie d'un projet Data Mining, préparer et explorer des jeux de données complexes, appliquer les algorithmes fondamentaux de Data Mining et évaluer et optimiser la performance des modèles.
Notre organisme de formation s'engage à accueillir et accompagner les personnes en situation de handicap. Notre référente handicap, Mme Lorène Travaux est disponible pour étudier avec vous les adaptations pédagogiques, techniques ou logistiques nécessaires avant toute inscription. Contactez-nous à hello@imi-executive-solutions.com ou au 06 72 09 69 52.
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