糖心vlog官网观看

Read in English (Lire en anglais)

Pour que les 诲辞苍苍茅别蝉 brutes deviennent des informations utiles que vous pouvez ensuite analyser pour prendre des d茅cisions importantes, elles passent d'abord par un processus en plusieurs 茅tapes connu sous le nom d鈥檈xploration des 诲辞苍苍茅别蝉 ou data mining. Le data mining trouve des applications dans de nombreux secteurs, notamment l'industrie manufacturi猫re, l'茅ducation, les soins de sant茅, la technologie, les m茅dias, la banque. En plus de servir plusieurs secteurs, le data mining est une t芒che r茅guli猫re que vous accomplirez dans le cadre d'une carri猫re dans la science des 诲辞苍苍茅别蝉 et l'analyse d'entreprise.

Qu'est-ce que le data mining ?

Le data mining est le processus, ou la technique, qui consiste 脿 d茅couvrir des informations dans de vastes ensembles de 诲辞苍苍茅别蝉, telles que des mod猫les et des relations, que vous pouvez ensuite utiliser pour prendre des d茅cisions 茅clair茅es. Ce processus s'effectue 脿 l'aide d'ordinateurs et de processus automatis茅s rendus possibles par l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique. Le data mining suit un processus sp茅cifique, qui commence par une question sur l'objectif 脿 atteindre et se termine par des informations qui contribuent 脿 l'茅laboration de strat茅gies.

Pourquoi le data mining est important ?

Apr猫s avoir 茅tabli des tendances dans les 诲辞苍苍茅别蝉 gr芒ce au data mining, vous avez la possibilit茅 d'exploiter ces informations pour acqu茅rir davantage de clients, rendre les op茅rations commerciales plus efficaces et mieux comprendre vos acheteurs. Pratiquement tous les secteurs d'activit茅 peuvent b茅n茅ficier du data mining, qui trouve des applications dans le diagnostic m茅dical, l'optimisation des prix, l'茅valuation des risques et la d茅tection des fraudes, pour n'en citer que quelques-unes.听

Comment fonctionne le data mining ?

Le processus standard interprofessionnel pour le data mining (CRISP-DM) est un processus en six 茅tapes et la norme industrielle pour l'exploration de 诲辞苍苍茅别蝉. Voyons ce 脿 quoi vous pouvez vous attendre 脿 chaque 茅tape.

1. Compr茅hension de l'activit茅

Le processus d'exploration de 诲辞苍苍茅别蝉 commence par un probl猫me que vous essayez de r茅soudre ou un objectif sp茅cifique 脿 votre projet. Il est important de comprendre les objectifs vis茅s pour s'assurer que les ensembles de 诲辞苍苍茅别蝉 que vous analysez sont corrects et pertinents.听

2. Compr茅hension des 诲辞苍苍茅别蝉

La deuxi猫me 茅tape consiste 脿 collecter toutes les 诲辞苍苍茅别蝉 pertinentes, ce qui implique de s'assurer que les 诲辞苍苍茅别蝉 sont compl猫tes, qu'il n'y a pas de doublons, en particulier quand elles proviennent de sources multiples.

3. Pr茅paration des 诲辞苍苍茅别蝉

Au cours de la pr茅paration des 诲辞苍苍茅别蝉, vous mettez les 诲辞苍苍茅别蝉 dans le format appropri茅 afin qu'elles soient pr锚tes 脿 锚tre analys茅es et transf茅r茅es dans la base de 诲辞苍苍茅别蝉 en vue de leur utilisation. Les trois sous-茅tapes de la pr茅paration des 诲辞苍苍茅别蝉 sont l'extraction, le formatage des 诲辞苍苍茅别蝉 brutes et le chargement.

4. La mod茅lisation

Au cours de la mod茅lisation, les 诲辞苍苍茅别蝉 sont soumises 脿 diff茅rentes techniques et outils d'exploration de 诲辞苍苍茅别蝉, ce qui permet de s茅lectionner le ou les bons mod猫les, en fonction des 诲辞苍苍茅别蝉 et de l'objectif vis茅. Ces techniques comprennent le regroupement, l'analyse de r茅gression et la classification.

5. L'茅valuation

La question ou l'objectif initial que vous avez d茅fini 脿 la premi猫re 茅tape devrait maintenant avoir une r茅ponse. Si ce n'est pas le cas, revenez 脿 l'茅tape pr茅c茅dente de mod茅lisation et proc茅dez aux ajustements n茅cessaires des 诲辞苍苍茅别蝉.

6. Le d茅ploiement

Avant de passer au d茅ploiement, il est important que le processus de mod茅lisation des 诲辞苍苍茅别蝉 vous apporte des r茅ponses pour votre objectif. Une fois que vous avez ces r茅ponses, vous pouvez maintenant pr茅senter les informations et les utiliser de mani猫re strat茅gique.听

Techniques d'exploration des 诲辞苍苍茅别蝉

Vous utiliserez une vari茅t茅 de strat茅gies diff茅rentes pour trouver des informations dans les ensembles de 诲辞苍苍茅别蝉. Voici un examen plus approfondi de plusieurs techniques d'exploration de 诲辞苍苍茅别蝉 :

• Regroupement : Le regroupement de points de 诲辞苍苍茅别蝉 similaires est appel茅 芦聽clustering聽禄. En fin de compte, les 诲辞苍苍茅别蝉 qui font l'objet d'un regroupement se divisent en sous-groupes. Vous pouvez ensuite utiliser ces sous-groupes comme 诲辞苍苍茅别蝉 d'entr茅e pour d'autres techniques d'exploration de 诲辞苍苍茅别蝉.

• Classification : La classification divise 茅galement les ensembles de 诲辞苍苍茅别蝉 en groupes plus petits. La classification est une technique courante mais complexe dans laquelle le mod猫le recherche des points de 诲辞苍苍茅别蝉 pr茅sentant des similitudes pour aider 脿 pr茅dire les r茅sultats.

• R猫gle d'association : La technique des r猫gles d'association montre la probabilit茅 d'une relation entre deux ensembles de 诲辞苍苍茅别蝉 qui ne semblent pas li茅s. Un exemple de la mise en pratique de cette technique est la suggestion d'un certain article 脿 un client sur la base de ses achats pr茅c茅dents.

• Analyse de r茅gression : La r茅gression est une technique plus math茅matique qui vous aide 脿 comprendre les facteurs les plus importants d'un ensemble de 诲辞苍苍茅别蝉 et leur interaction, ce qui vous permet de faire des pr茅visions et des pr茅dictions pr茅cises.

• D茅tection des valeurs aberrantes : La d茅tection des valeurs aberrantes est importante pour rep茅rer les erreurs potentielles dans l'ensemble des 诲辞苍苍茅别蝉, ainsi que les 诲辞苍苍茅别蝉 uniques qui m茅ritent d'锚tre examin茅es de plus pr猫s afin de comprendre la valeur aberrante.听

Apprentissage automatique et exploration de 诲辞苍苍茅别蝉

L'apprentissage automatique est un domaine de l'intelligence artificielle qui consiste 脿 former des ordinateurs 脿 l'analyse de 诲辞苍苍茅别蝉 afin de rep茅rer des mod猫les et des tendances. Pour ce faire, vous d茅veloppez des algorithmes et les entra卯nez avec de grandes quantit茅s de 诲辞苍苍茅别蝉 afin qu'ils apprennent 脿 faire des pr茅dictions.听

L'exploration de 诲辞苍苍茅别蝉 joue un r么le important dans l'apprentissage automatique, car celui-ci met en 艙uvre le data mining pour identifier les tendances trouv茅es dans les 诲辞苍苍茅别蝉 et les utiliser pour former des mod猫les pr茅dictifs. L'apprentissage automatique est 茅galement capable de prendre en charge certaines techniques d'exploration de 诲辞苍苍茅别蝉. Par exemple, vous pouvez utiliser des algorithmes d'apprentissage automatique pour convertir des 诲辞苍苍茅别蝉 non structur茅es en 诲辞苍苍茅别蝉 structur茅es afin de rendre les informations plus facilement utilisables pour l'exploration de 诲辞苍苍茅别蝉. D'autres parties du processus d'exploration de 诲辞苍苍茅别蝉 qui peuvent b茅n茅ficier de l'apprentissage automatique sont le nettoyage et la saisie des 诲辞苍苍茅别蝉, ainsi que la suppression des informations en double. Les algorithmes d'apprentissage automatique ont la capacit茅 d'automatiser ces processus.

颁补谤谤颈猫谤别蝉 dans le domaine du data mining

Le data mining fait partie des responsabilit茅s professionnelles des personnes qui font carri猫re dans les domaines de la science des 诲辞苍苍茅别蝉 et de l'analyse des 诲辞苍苍茅别蝉. Il s'agit d'une comp茅tence importante 脿 poss茅der pour les postes traitant des 诲辞苍苍茅别蝉 volumineuses (big data). Dans certains cas, une entreprise peut embaucher un sp茅cialiste de l'exploration de 诲辞苍苍茅别蝉 pour l'aider avec l'intelligence artificielle et les scripts d'apprentissage automatique. Voici un aper莽u de trois carri猫res li茅es 脿 l'exploration de 诲辞苍苍茅别蝉 :

Expert en science des 诲辞苍苍茅别蝉 (data scientist)

Salaire annuel m茅dian en France selon Glassdoor France : 52 000 euros []

En tant que data scientist, vous aiderez votre organisation 脿 collecter et 脿 analyser des 诲辞苍苍茅别蝉 et 脿 en tirer des enseignements 脿 l'aide de mod猫les pr茅dictifs, d'algorithmes et de mod猫les de 诲辞苍苍茅别蝉. Gr芒ce 脿 ces informations, les organisations peuvent r茅soudre des probl猫mes et prendre des d茅cisions 茅clair茅es. Ce poste requiert des comp茅tences en programmation informatique, en apprentissage automatique et en analyse statistique.

Analyste d'茅tudes de march茅

Salaire annuel m茅dian en France (Glassdoor) : 51 800 euros []

En tant qu'analyste d'茅tudes de march茅, vous utiliserez des 诲辞苍苍茅别蝉 sur vos clients et les conditions du march茅 pour 茅laborer des strat茅gies de marketing. Vos responsabilit茅s comprennent l'analyse de grands ensembles de 诲辞苍苍茅别蝉, le suivi des performances de vos strat茅gies de marketing et la r茅alisation d'茅tudes de march茅.听

Analyste de 诲辞苍苍茅别蝉 (Data Analyst)

Salaire annuel m茅dian en France (Glassdoor) : 46 000 euros []

En tant qu'analyste de 诲辞苍苍茅别蝉, vous collectez et analysez des 诲辞苍苍茅别蝉. Cela permet d'obtenir des informations que vous pouvez utiliser pour prendre des d茅cisions commerciales importantes, par exemple sur la mani猫re de mieux r茅pondre aux besoins de vos clients. Les analystes de 诲辞苍苍茅别蝉 poss猫dent des comp茅tences en visualisation de 诲辞苍苍茅别蝉, en programmation et en analyse statistique.

Commencer avec 糖心vlog官网观看

Sur 糖心vlog官网观看, vous trouverez des cours tr猫s appr茅ci茅s pour en savoir plus sur l'exploration de 诲辞苍苍茅别蝉, la science des 诲辞苍苍茅别蝉 et l'analyse. La sp茅cialisation en exploration de 诲辞苍苍茅别蝉 de l'Universit茅 de l'Illinois 脿 Urbana-Champaign est une excellente option pour apprendre l'exploration de texte, l'exploration de 诲辞苍苍茅别蝉, la visualisation de 诲辞苍苍茅别蝉 et plus encore.

La sp茅cialisation en science des 诲辞苍苍茅别蝉 de l'universit茅 Johns Hopkins est une autre excellente option pour d茅velopper vos comp茅tences en science des 诲辞苍苍茅别蝉. Ce cours couvre les applications pratiques de l'apprentissage automatique et les mod猫les d'analyse de r茅gression.听