Apprenez à créer des tableaux de bord dynamiques avec RShiny dans notre formation R Expert
R EXPERT
Analyse de données avancée
R PREDICTIVE ANALYTICS
& Data Science
Introduction aux environnements R / RStudio / RMarkdown
Prétraitement des données pour l'analyse prédictive : imputation des variables, gestion des ensembles d'entraînement/test, classes déséquilibrées, variables fictives, et plus encore...
Manipulation des données (filtre, tri, agrégation, transformation, etc.) sous la forme d'un flux de traitement organisé
Techniques de modélisation avancées : Logistic Regression, KNN, GLM, Random Forests, Gradient Boosting, Neural Network,…
Techniques de validation des modèles
Apprenez à traiter et manipuler les donnés sous R efficacement
Comprendre et manipuler différents types et structures de données
Rapports dynamiques avec RMarkdown
R Syntaxe, fonctions, instructions ifelse, boucles...
Mise en œuvre sous R avec un cas réel : tarification pour un portefeuille d’assurance auto
Aperçu complet de la modélisation prédictive et des algorithmes d'apprentissage automatique
Préparez efficacement les données pour une analyse avancée
Maîtrisez les techniques avancées de manipulation de données et établissez un flux de prétraitement structuré
Réalisez une analyse exploratoire des données sur un cas réel et un jeu de données d'assurance
Créez des graphiques interactifs et visuellement attrayants (Data Viz avancée)
Produisez des tableaux de bord interactifs
Créez votre première application RShiny
Apprenez les compétences essentielles en Python dont vous avez besoin pour vos tâches quotidiennes, y compris la manipulation de données, la visualisation, l'analyse géospatiale et la gestion du Big Data avec PySpark.
Comprendre et traiter différents types de données
Réaliser des techniques avancées de manipulation de données et établir un flux de prétraitement structuré.
Créer des graphiques interactifs et visuellement attrayants
Réaliser une analyse géospatiale
Développer des tableaux de bord et des applications web avec Dash
Apprendre à gérer le Big Data avec PySpark