Séminaire de méthodologie en data mining statistique. 2 jours : mardi 10 et mercredi 11 octobre 2006 Grand Hôtel Château Perrache, Lyon

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1 Cnseil en statistique + Analyse de dnnées + Services de data mining Maisns-Alfrt, France, le jeudi 13 juillet 2006 Séminaire de méthdlgie en data mining statistique 2 jurs : mardi 10 et mercredi 11 ctbre 2006 Grand Hôtel Château Perrache, Lyn Animé par Dr Dieg Kunen, expert en data mining Madame, Mnsieur, On parle aujurd hui de l utilisatin des techniques de data mining cmme d une apprche majeure pur l améliratin des prcessus en entreprise et en recherche. Mais qu en est-il réellement dans l atteinte de l excellence pératinnelle? Est-il valable de s impliquer dans une telle démarche u n est-ce finalement que du «déjà vu» statistique? La détectin de facteurs influents dans l améliratin des prcédés de fabricatin, la cmpréhensin des cmprtements d achat et la mise en œuvre de campagnes ciblées en marketing, la mdélisatin de dnnées histriques et l autmatisatin de prcessus d alerte snt autant d exemples des myens qu ffrent les techniques de data mining pur gagner en efficacité et en prductivité. Cela-dit, est-il réellement rentable et utile de s engager dans une telle démarche? Cmment qualifier la valeur ajutée de ces techniques pur une entreprise? Cmment structurer une réflexin pur la mise en place de prjets intégrant l utilisatin des techniques de data mining? Ce séminaire de deux jurs prpse une cuverture méthdlgique et pratique des techniques de data mining. L apprche pédaggique privilégiée pur ce séminaire cnsiste à passer de la thérie à des applicatins cncrètes et vice-versa. Un large éventail d utils est étudié en détail afin d éviter le syndrme de bîte-nire si suvent perçu par les utilisateurs de techniques de data mining dnt la mise en place aveugle a été facilitée par l essr de d utils infrmatiques très perfrmants ces dernières années. L accent est mis sur la manière dnt ces utils divent être utilisés dans l esprit glbal du data mining. Tel : +33(0)

2 Cnseil en statistique + Analyse de dnnées + Services de data mining Ce séminaire est le préalable à la mise en place d'un prjet de data mining, l étape suivante étant la pratique des techniques de data mining sur des cas cncrets, puis l'accmpagnement sur des cas spécifiques à l'entreprise. Le Dr Dieg Kunen travaille depuis de nmbreuses années auprès de grandes entreprises et d universités en Eurpe. Il dirige Stat Cnsulting, une sciété de cnseil en data mining en Suisse, indépendante des éditeurs de lgiciels ( Ce séminaire est destiné aux décideurs et prfessinnels intrigués par le ptentiel des techniques de data mining (directeurs et respnsables marketing, qualité, méthdes, études, stratégie, finance,...), suhaitant structurer leur réflexin pur évaluer le bien-fndé de ces techniques dans le cadre de leurs prblématiques. Vus truverez ci-jint un descriptif détaillé et un frmulaire d inscriptin auprès de la sciété rganisatrice : StatSft France, à returner avant le vendredi 8 septembre N hésitez pas à nus cntacter si vus avez des questins. Dans l attente de discuter des enjeux du data mining pur vtre rganisatin, je vus prie d agréer, Madame, Mnsieur, l expressin de mes salutatins distinguées. Dr Dieg Kunen CEO Stat Cnsulting Tel : +33(0)

3 Cnseil en statistique + Analyse de dnnées + Services de data mining Séminaire de méthdlgie en data mining statistique 2 jurs : mardi 10 et mercredi 11 ctbre 2006 Organisé par StatSft France et animé par Dr Dieg Kunen Expert en méthdlgie et en data mining, Stat Cnsulting, Suisse Descriptin Ce séminaire de frmatin prfessinnelle prpse une cuverture méthdlgique et pratique des techniques les plus actuelles utilisées en data mining. L bjectif est de permettre l identificatin des surces d infrmatins, intuitives, chiffrées, cnnues u cmplètement incnnues, et leur explitatin maximale. Ce séminaire cmprend des illustratins des cncepts et des méthdes. Apprche Vus passerez alternativement de la pratique à la thérie de «l esprit glbal» au détail - et de la cmpréhensin cnceptuelle à la capacité d abrder les tâches spécifiques au data mining statistique. Le séminaire cmmence par une brève présentatin du rôle et des applicatins du data mining afin d inciter les entreprises à expliter les infrmatins cntenues dans leurs bases de dnnées (dévelppement de médicaments, prtefeuilles de prduits, études, cmprtements de cnsmmateurs, histriques de prductin, ). Ensuite, est dispensé un aperçu glbal du data mining et des méthdes pur apprendre à partir des dnnées. À l issue de ces deux étapes, chaque technique est présentée en détail ainsi que la manière dnt elle s intègre dans l esprit glbal du data mining. À partir de là, dans la partie principale du séminaire, les terminlgies, méthdes, ressurces et prblématiques de data mining vus snt présentées dans une apprche méthdlgique, réslument indépendante des éditeurs de lgiciels. Pur tutes les techniques cnsidérées, la méthdlgie de base sera expliquée et agrémentée d exemples. En cnclusin, ce séminaire sera rganisé sus la frme d un curs thérique cuvrant les aspects méthdlgiques et les applicatins pratiques du data mining statistique. Tel : +33(0)

4 Cnseil en statistique + Analyse de dnnées + Services de data mining Séminaire de méthdlgie en data mining statistique Cntenu Intrductin Rôle et applicatins du data mining Qu est-ce que le data mining? Le data mining est-il du «déjà vu» statistique? Purqui a-t-n besin de la statistique? Qu est-ce qui distingue le data mining de l analyse statistique? Deux apprches analytiques du data mining Le prcessus de décuverte de cnnaissances dans les bases de dnnées Data mining et Business Intelligence Un prcessus de data mining et ses étapes Les dnnées et leur préparatin Surces de dnnées Purqui préparer les dnnées? Principaux aspects de la préparatin des dnnées (p.ex. intégratin, nettyage, transfrmatin, réductin et discrétisatin) Tâches et techniques de data mining Descriptin et visualisatin Caractérisatin des dnnées multivariées Dissimilarités et mesures de distance Méthdes nn-supervisées Analyse en Cmpsantes Principales Analyse de Prximité Clustering (p.ex. algrithmes hiérarchiques, algrithmes de segmentatin, mise en pratique) Cartes Aut-Organisatrices de Khnen Grupes d affinités et règles d assciatins Pur aller plus lin... Méthdes supervisées Intrductin (p.ex. biais induit et cmplexité de mdèle, fnctins de scre, validatin interne, validatin externe) Mdélisatin par classificatin (p.ex. analyse discriminante, Supprt Vectr Machines, classificatin par plus prches visins, classificatin Bayes-naïf). Mdélisatin par régressin (p.ex. mdèles de régressin linéaire multiple, mdèles linéaires généralisés, mdèles de régressin nn-paramétriques, mdèles additifs généralisés) Réseaux de neurnes Arbres de décisin (p.ex. CART, C4.5 et C5.0, CHAID) Ensemble d apprentissage (p.ex. bagging, frêts aléatires, bsting) Le prblème de surdimensinnalité (p.ex. extractin de prédicteurs, sélectin de prédicteurs : filtres, wrappers, méthdes internes) Evaluatin cmparative des méthdes de classificatin Cmparaisn des méthdes de régressin Pur aller plus lin... Expériences récentes qu a-t-n appris? Data mining : mythes et réalités Critères de réussite en data mining Cnclusin Références et ressurces Tel : +33(0)

5 Cnseil en statistique + Analyse de dnnées + Services de data mining Cncernant l animateur Dieg Kunen, PhD en statistique, est fndateur et directeur général de Stat Cnsulting, Suisse ( Stat Cnsulting est une sciété de cnseil suisse, indépendante des éditeurs de lgiciels, spécialisée en cnseil statistique, frmatin, analyse de dnnées, data mining, Gestin analytique de la Relatin Client et services de biinfrmatique. Le Dr Dieg Kunen a de nmbreuses années d expériences en enseignement, frmatin prfessinnelle et cnseil en entreprise. Il enseigne dans les Ecles Plytechniques Fédérales de Lausanne et Zurich et dans d autres universités suisses. Il est actuellement vice-président de la Sciété Suisse de Statistique, dnt il préside également la sectin Statistique dans les Affaires et l Industrie. Le Dr Dieg Kunen est intervenu auprès de grands grupes industriels et de services en Eurpe. Pré-requis Un pré-requis en statistiques élémentaires est suhaitable, y cmpris la régressin linéaire multiple. Les persnnes sans cnnaissances statistiques purrnt tutefis suivre l expsé de l animateur dans ses présentatins techniques. Présentatin La présentatin sera en français avec des transparents en anglais. Une cpie sur papier du supprt de curs en anglais vus sera remise lrs de ce séminaire. Date et hraires Mardi 10 ctbre de 10 heures à 18 heures. Mercredi 11 ctbre de 9 heures 30 à 17 heures 30. Durée ttale : 12 heures. Lieu de frmatin Lyn Grand Hôtel Château Perrache. Tarif Par participant 2 jurs: 1350 H.T. Ce tarif cmprend l inscriptin au curs, une cpie sur papier du supprt de frmatin en anglais remise à l issue de celui-ci, et les bissns pendant les pauses. Tarifs de grupe sur demande. Tus les participants recevrnt un certificat de participatin. Organisatin et inscriptin La sciété StatSft France est l rganisateur de ce séminaire ; vir bulletin d inscriptin ci-jint. Un acmpte de 30%, à l rdre de StatSft France, est demandé à l inscriptin. Infrmatin Pur tute questin relative à ce séminaire, veuillez cntacter Marie-Pierre Carar par mail u par téléphne au +33(0) Tel : +33(0)

6 Cnseil en statistique + Analyse de dnnées + Services de data mining SEMINAIRE DE METHODOLOGIE EN DATA MINING STATISTIQUE Animé par Dr Dieg Kunen, expert en data mining 2 jurs : mardi 10 et mercredi 11 ctbre 2006 (Durée : 12 heures) Mardi 10 ctbre de 10 heures à 18 heures Mercredi 11 ctbre de 9 heures 30 à 17 heures 30 Lieu : Lyn Grand Hôtel Château Perrache Cmment les techniques de data mining permettent-elles de gagner en efficacité et en rentabilité? Le data mining apprte-t-il une réelle valeur ajutée à l rganisatin u est-ce du «déjà vu»? Cmment structurer une démarche d évaluatin de l'intérêt écnmique de ces techniques dans l rganisatin? Ce séminaire a pur bjectifs de : furnir une présentatin détaillée, méthdlgique et pratique des techniques de data mining ; mettre en lumière les applicatins cncrètes pur l indentificatin de surces d infrmatins et l explitatin des dnnées ; expliquer des ntins cnceptuelles pur mtiver les applicatins spécifiques de data mining statistique. Un large éventail d utils est étudié en détail. L accent est mis sur la cmpréhensin et la manière dnt ces utils divent être utilisés dans l esprit glbal du data mining. Le Dr Dieg Kunen travaille depuis de nmbreuses années auprès de grandes entreprises et d universités en Eurpe. Tarif du séminaire de méthdlgie 2 jurs 1350 H.T. (durée : 12 heures) Cnditins de paiement Un acmpte de 30% est demandé à l inscriptin (sit un chèque de T.T.C crrespndant à 405 H.T.). Chèque à l rdre de la sciété rganisatrice, prestataire de frmatin : StatSft France, 31 curs des Juillittes, Maisns-Alfrt, France. Les cnventins de frmatin sernt envyées à réceptin du bulletin d inscriptin. RCS CRETEIL : B (97B00367) ; TVA INTRA : FR ; SIREN : Tel : +33(0) Tute annulatin reçue par écrit 30 jurs avant le début du séminaire sera rembursée. Les annulatins reçues 15 jurs avant la date du séminaire sernt rembursées à hauteur de 50%. Aucun rembursement ne sera fait pur des annulatins à mins de 15 jurs avant la date du curs. Le slde du paiement (sit un chèque de T.T.C crrespndant à 945 H.T.) sera demandé à réceptin de facture. Cntact Pur tute questin relative à ce séminaire, veuillez cntacter Marie-Pierre Carar par mail : u par téléphne au +33(0) Tel : +33(0)

7 Cnseil en statistique + Analyse de dnnées + Services de data mining Bulletin d inscriptin Séminaire de méthdlgie en data mining statistique Du mardi 10 au mercredi 11 ctbre 2006 Organisé par StatSft France et animé par Dr Dieg Kunen, Stat Cnsulting, Suisse Merci de renvyer par fax au +33 (0) u par currier électrnique à A returner avant le vendredi 8 septembre 2006 Nm Prénm Sciété Département / Service Adresse Cde pstal Ville Pays Téléphne Fax Date et Signature Nm et crdnnées téléphniques du respnsable frmatin (pur l envi de la cnventin) Tel : +33(0)

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