Openskillroom

Ce que vous apprendrez ?

Évaluer la performance d'un modèle de segmentation client basé sur K-Means à l'aide de métriques appropriées (préciser les métriques, ex: silhouette score, indice de Davies-Bouldin).
Interpréter les résultats d'un clustering K-Means pour identifier des segments de clientèle distincts.
Implémenter l'algorithme K-Means pour segmenter un jeu de données client en utilisant un langage de programmation (préciser le langage, ex: Python).
Expliquer le fonctionnement de l'algorithme K-Means et ses paramètres clés.
Identifier et appliquer les techniques de data mining appropriées pour la segmentation client.

Prérequis

Notions fondamentales en statistiques et analyse de données Bases en programmation Python et manipulation de données (Pandas, NumPy, Scikit-learn) Compréhension des concepts de Data Mining et d’apprentissage non supervisé Familiarité avec les méthodes de clustering (K-Means, DBSCAN, Hierarchical Clustering, etc.) Notions en évaluation des modèles de clustering (inertie, silhouette score, Davies-Bouldin index, etc.) Expérience en visualisation et interprétation des résultats (Matplotlib, Seaborn, Power BI, Tableau, etc.)

Contenu de la Formation

Total: 20 Chapitres Total hours: 6-12

Introduction à la segmentation client
Définition et enjeux du Data Mining
Exploration des données clients
Préparation des données pour le Machine Learning

Analyse de corrélation et régression
Analyse factorielle et ACP
Arbres de décision pour la segmentation
Techniques de réduction de dimensionnalité

Algorithme K-Means : fonctionnement et paramètres
Choix du nombre optimal de clusters (K)
Evaluation des performances du clustering
Visualisation des résultats du clustering

Mise en œuvre pratique de K-Means avec un jeu de données
Interprétation des clusters obtenus
Profilage des segments clients
Analyse des implications marketing

Etude de cas concret de segmentation client
Limitations de K-Means et alternatives
Autres techniques de clustering (DBSCAN, hiérarchique)
Perspectives et applications futures du Machine Learning en segmentation client

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À propos de l'instructeur

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IDRISSI

nouhaila.idrissi@openskillroom.com

Nouhaila IDRISSI est Maître de conférences en Informatique et en Intelligence Artificielle. Après avoir terminé ses études à l’ENSIAS, elle a obtenu un doctorat en informatique et en apprentissage profond de l’École Mohammadia d'ingénieurs (EMI). Notre formatrice dispose de compétences pluridisciplinaires et complémentaires en IA, Big Data, Machine Learning, Deep Learning, NLP, Data Warehousing, BI et Cloud computing. Parallèlement à ses activités académiques, Dr IDRISSI est une collaboratrice active dans le milieu industriel, contribuant à combler le fossé entre la recherche académique et les applications du monde réel.

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Aperçu de ce cours

2730 DH 35% off

4 days Restant à ce prix !

Caractéristiques du cours

Durée 6-12 hour
Language Français
Niveau de compétence.
CertificateNon
Nombre maximum d'inscrits
Type de formation

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