Nous disposons d’une mine de données dans nos entreprises et nous ne savons pas comment faire pour obtenir des résultats fiables en Data Science.
Nous sommes tous confrontés à des problèmes courants liés aux données non préparées : erreurs, incohérences, valeurs manquantes, etc.
L’application de techniques avancées permet de mieux préparer nos présentations (DataViz) et l’utilisation de modèles à partir des données brutes. Elles consistent à collecter, nettoyer et organiser les données pour assurer leur qualité et leur cohérence.
Nous allons vous présenter les bonnes pratiques conduisant à une bonne préparation de données. Pendant ce webinar, nous essayerons de répondre aux objectifs suivants :
• Distinguer et structurer les données
• Être en mesure de traiter ces données afin de les rendre modélisable
• Analyser les contenus pour comprendre la donnée (échelle, corrélation possible)
Nous vous présenterons en séance un cas réel d’exploitation d’images.
Intervenants :
– Eric Chemama : Auditeur en systèmes d’information, concepteur-formateur pour IFACI, il dirige depuis 2012 le Cabinet EMC Conseil et Formation, spécialisé en audit et contrôle internes.
– Samuel Chemama : Master 2 en mathématiques à La Sorbonne , Senior Data Scientist, expériences professionnelles dans le secteur Bancaire et Assurance et dans la fraude documentaire. Formateur chez Artefact School of Data et expert des techniques de vision par ordinateur.
