#APPRENTISSAGE NON SUPERVISÉ #MACHINE LEARNING #PYTHON #PYCARET #KNIME 

Ce que vous apprendrez

  • Créer une segmentation de client

  • Utiliser des méthodes d'apprentissage non supervisé

  • S'initier à Pycaret et KNIME

  • Votre expérimente d'apprentissage

    Apprendre par la pratique, développer votre intuition et comprendre les concepts de base.

  • Notre objectif

    Vous fournir une expérience d’apprentissage pour vous aider à atteindre vos objectifs.

  • Prérequis

    Aucun

  • Applications

    Segmentation de clients.

  • Outils

    Python (distribution Anaconda), ainsi que la bibliothèque PyCaret. Le logiciel KNIME

Contenu du projet pratique

    1. Bienvenue

    2. Prérequis

    3. Option Premium

    4. Avant que nous commencions...

    1. Vue d’ensemble du projet

    2. Objectifs d'apprentissage

    3. Domaines d’application

    4. Ressources

    5. Mise en place de l’environnement

    6. Survol de la solution

    1. Description de la tâche

    2. Conseils

    3. Solution

    1. Description de la tâche

    2. Solution

    1. Description de la tâche

    2. Conseils

    3. Solution

    1. Quiz
  • Gratuit
  • 30 leçons

Description

L’objectif de ce projet est donc de créer une segmentation de client afin de trouver des actions marketing qui pourraient leur être destinés. Les algorithmes de segmentation permettent d’assigner un individu au groupe qui lui ressemble le plus. Plusieurs types de segmentation existent, mais les deux méthodes les plus utilisées sont les regroupements hiérarchiques et non hiérarchiques. Dans le cas de notre projet supervisé, différents algorithmes de segmentation du marché seront utilisés soit les K-Moyennes ainsi que le regroupement hiérarchique afin de créer une segmentation des clients.

Cours et ressources de support

Certificat d'achèvement

Instructrice

Love-Mary Victor

Partenaire Formation

Bachelière en criminologie, je suis tombée amoureuse des sciences des données, qui est un domaine plus que sollicité depuis l’avenue du Big Data des entreprises, lors d’un projet d’analyse des sentiments de forums À travers ma formation aux HEC Montréal à la maîtrise en intelligence d’affaires, j’ai pu alors parfaire mes aptitudes en analyse de données, en machine learning, en création de bases de données et en visualisation des données avec Python, R, SQL, Tableau et Power BI. Étant la preuve qu’il ne faut pas nécessairement une formation en programmation pour commencer à s’intéresser à ce domaine, j’aimerais aider les autres à éveiller cette curiosité que j’ai découverte au fil de mon parcours.

Questions fréquemment posées

  • De quels logiciels et versions ai-je besoin ?

    À définir

  • Est-ce que le cours de préparation est obligatoire à suivre

    Non. Le cours a été conçu comme une référence

  • Est-ce que le contenu sera encore disponible après la fin du projet

    Absolument et pour toujours!