Durée: 12 mois
Rubrique: Responsable ingénierie
L'analyse prédictive est une branche avancée de l'analyse des données qui utilise les données historiques pour prévoir les tendances futures et identifier des modèles qui peuvent aider à la prise de décision. Apprendre à réaliser une analyse prédictive est crucial pour les ingénieurs car cela permet d'optimiser les processus, de réduire les coûts et d'améliorer l'efficacité opérationnelle.
Les modèles de régression sont quelquesuns des outils les plus couramment utilisés en analyse prédictive. Ils permettent de comprendre la relation entre une variable dépendante et une ou plusieurs variables indépendantes. Voici quelques types de régression fréquemment utilisés :
Les modèles de classification sont utilisés pour attribuer des catégories aux nouvelles observations sur la base de données d'entraînement. Voici quelques types courants :
Le machine learning repose sur l'idée que les systèmes peuvent apprendre des données, identifier des modèles et prendre des décisions avec un minimum d'intervention humaine. Les algorithmes de machine learning peuvent être divisés en trois catégories principales :
L'analyse prédictive est utilisée dans divers domaines tels que :
En conclusion, la maîtrise des techniques d'analyse prédictive permet aux ingénieurs d'apporter des améliorations significatives à leurs projets en basant leurs décisions sur des insights datadriven.