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Public visé : Professionnels dans le domaine de la gestion de données ou personne souhaitant se reconvertir dans ce domaine professionnel.
 
Niveau : initiation (ou avancé sur demande)
 
Prérequis :

• Être sensibilisé à la gestion de données
• Savoir naviguer sous Windows
• Avoir votre logiciel d'installé (si un logiciel est nécessaire)

 
Dates de sessions : Voir les dates ici
 
Délai d'accès :
• 11 jours ouvrés en cas de financement CPF
• 15 jours ouvrés en cas de financement France Travail (Pôle Emploi)
• 15 jours ouvrés en cas de financement OPCO (Afdas...)
 
Modalités d’animation :

• Nombre de stagiaires : 6 personnes maximum

• Formation à distance en visio avec exercices en inter-sessions
 
Méthodes pédagogiques :
Méthodes démonstrative et active.
L’apprenant visualise et mémorise pendant que le formateur s’exécute. Puis, le stagiaire reproduit les actions du formateur par une situation concrète.
 
Durée : 3 semaines (30h) de face à face en visio
 
Prix :

• 2800€ Net de TVA
• 3300€ Net de TVA : Programme personnalisé

 
Moyens pédagogiques :

• Exercices / Cas pratiques
• Livret de formation

• Intervenants : professionnels dans le domaine de la formation et aguerris aux méthodes pédagogiques

 
Matériel nécessaire :

• Un ordinateur
• Le logiciel installé
• Un accès internet à débit suffisant pour de la visio
• Un micro

 
Evaluations :

• Test de positionnement (Bilan d'entrée)
• Evaluations pendant la formation
 
Personnes en situation d'handicap :
Accessibilité ou possibilités d’adaptation des modalités proposées aux apprenants en situation de handicap.
Nos formations sont accessibles aux personnes en situation de handicap, nous contacter. ​Nous étudions toutes les situations pour envisager une intégration dans la formation, pour cela n’hésitez pas à nous faire part de vos besoins au moment de votre inscription.
​Si malgré tous nos efforts, il nous était impossible d’adapter notre accueil, nous prévoyons une orientation vers des organismes appropriés.
 
Contact :

• Tel : 06 49 76 90 53
• Email : contact@evolution5.fr

Objectifs :
• Comprendre le principe de l’Analyse en Composantes Principales (ACP).
• Etablir la proportion de variance expliquée.
• Analyser le cercle des corrélations.
• Analyser la projection des individus.
• Etablir la contribution des individus.
• Appliquer l’ACP sur des données réelles.
• Expliquer la sélection du nombre de composantes principales.
• Interpréter les résultats de l’ACP en Machine Learning.
• Approfondir l’analyse des composantes principales.
• Intégrer l’ACP dans un processus de prise de décision.

Formation Data Analyse en Composantes Principales

Module 1: Comprendre le Principe de l’Analyse en Composantes Principales (ACP)
Expliquer le concept fondamental de l’ACP.
Illustrer l’application de l’ACP dans la réduction de dimensionnalité.

Module 2: Etablir la Proportion de Variance Expliquée
Détailler la méthode pour évaluer la proportion de variance expliquée.
Interpréter la signification des résultats obtenus.

Module 3: Analyser le Cercle des Corrélations
Expliquer le rôle du cercle des corrélations dans l’ACP.
Interpréter les relations entre les variables à partir du cercle des corrélations.

Module 4: Analyser la Projection des Individus
Présenter la notion de projection des individus sur les composantes principales.
Interpréter la position des individus dans l’espace de projection.

Module 5: Etablir la Contribution des Individus
Détailler la mesure de contribution des individus dans l’ACP.
Interpréter l’influence des individus sur la variance totale des données.

Module 6: Appliquer l’ACP sur des Données Réelles
Mettre en pratique les concepts appris en appliquant l’ACP sur des jeux de données réels.
Analyser et interpréter les résultats obtenus.

Module 7: Expliquer la Sélection du Nombre de Composantes Principales
Détails sur les méthodes pour choisir le nombre optimal de composantes principales.
Illustration des avantages et inconvénients de différentes approches.

Module 8: Interpréter les Résultats de l’ACP en Machine Learning
Appliquer l’ACP en prétraitement dans des tâches de machine learning.
Analyser comment l’ACP peut améliorer les performances des modèles.

Module 9: Approfondir l’Analyse des Composantes Principales
Explorer des concepts avancés liés à l’ACP.
Appliquer des techniques spécifiques pour des cas particuliers.

Module 10: Intégrer l’ACP dans un Processus de Prise de Décision
Discuter de l’intégration de l’ACP dans la prise de décision organisationnelle.
Exemples concrets d’utilisation de l’ACP pour informer des décisions stratégiques.

Nous pouvons adapter et personnaliser le programme en fonction de vos besoins par des compléments.
N’hésitez pas à nous contacter pour ajuster le programme de votre formation !