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Modélisation des données structurées : identification des corrélations existantes et utilisation du Machine Learning pour établir des prévisions

Item

Libelle

Modélisation des données structurées : identification des corrélations existantes et utilisation du Machine Learning pour établir des prévisions

Code

RNCP37429BC03

Liste des compétences

Utiliser les statistiques descriptives afin de modéliser les données et en faire émerger des informations pertinentes Maîtriser le process d'apprentissage automatique (Machine Learning) afin de permettre à des algorithmes d'apprendre automatiquement à partir de données : syntaxe, découpage jeu d'entrainement et de validation, entrainement, prédiction, mesure Modéliser des régressions et interpréter les métriques associées afin de définir des modèles de prévisions, et de trouver des tendances futures pour des valeurs numériques Modéliser des classifications et interpréter les métriques associées afin de catégoriser automatiquement des informations Traiter automatiquement le langage naturel (NLP) à partir de texte brut afin d'en tirer de la valeur en fonction de classification (Analyse de sentiments) Contrôler et documenter les biais d'un modèle et des données d'entrainement afin d'estimer les risques éthiques de ce modèle, notamment dans le cas d'usages de données personnelles Communiquer et vulgariser le fonctionnement interne d'un algorithme d'apprentissage automatique afin d'éviter le phénomène de “boite noire”

Modalités d'évaluation

Mise en situation professionnelle : Modélisation de données structurées et détermination de prévisions Descriptif de l'évaluation : Les candidats doivent présenter individuellement une proposition de modélisation de données structurées permettant de décrire les données de manière simple, d'en tirer des tendances, de prévoir des valeurs futures, et d'en interpréter les résultats.