Systèmes de recommandation : formation data et BI pour pro

Pourquoi se former à systèmes de recommandation personnalisés

vos clients naviguent difficilement parmi une offre abondante. l'engagement utilisateur diminue sans suggestions pertinentes. les ventes stagnent sans personnalisation. il est nécessaire d'orienter les utilisateurs efficacement.

Repères de marché sur data / bi

Chiffres issus de nos 105 référentiels comparés sur cette thématique, hors remises négociées.

Budget moyen (intra): 1 561 à 3 003 €
Durée moyenne: 3.9 jours
Parcours certifiants: 100 %
Disponible à distance: 100 %

Objectifs

Analyser les différents types d'algorithmes de recommandation.
Sélectionner la méthode de recommandation la plus adaptée à un cas d'usage métier.
Développer un prototype de système de recommandation en utilisant des données réelles.
Évaluer la performance et l'efficacité d'un système de recommandation mis en place.
Intégrer un système de recommandation au sein d'une architecture applicative existante.

Public concerné

Data Scientists juniors et seniors
Ingénieurs Machine Learning
Chefs de projet BI
Product Owners avec un profil technique
Analystes Data désireux de monter en compétence

Programme type

Module 1 : Fondamentaux des Systèmes de Recommandation

Présentation des différents paradigmes : collaboratif, basé sur le contenu, hybride.
Comprendre les métriques d'évaluation et les biais des systèmes.
Étude de cas : historique de Netflix, Amazon et Spotify.

Module 2 : Conception et Modélisation

Collecte et préparation des données pour la recommandation (matrices user-item).
Implémentation d'algorithmes de filtrage collaboratif (Item-CF, User-CF).
Exploration des méthodes basées sur le contenu (TF-IDF, embeddings).

Module 3 : Développement et Optimisation

Utilisation de bibliothèques Python dédiées (Surprise, Scikit-learn).
Introduction aux modèles de factorisation matricielle (SVD, ALS).
Optimisation des performances et gestion du cold start.

Module 4 : Déploiement et Maintenance

Stratégies d'intégration dans des architectures microservices.
Monitoring des systèmes de recommandation en production.
Tests A/B et validation des hypothèses de performance.

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Prérequis

Maîtrise du langage Python et de ses bibliothèques de manipulation de données (Pandas, NumPy).
Connaissances fondamentales en statistiques et en apprentissage automatique.
Expérience avec des bases de données SQL ou NoSQL.

Modalités

Durée: 2 à 4 jours
Prix indicatif: 1 800 € à 4 500 € (intra, groupe)
Formats: présentiel, distanciel, intra, hybride
Effectif: inter : 4 à 12 participants · intra : jusqu'à 12
Rythme: continu, séquencé ou en demi-journées, selon vos contraintes
Délai d'accès: sélection sous 48h, démarrage possible sous 2 à 4 semaines
Financement: OPCO, plan de développement des compétences, cpf selon l'organisme retenu
Évaluation: quiz ou cas pratique en fin de parcours, attestation remise à chaud
Accessibilité: adaptation possible aux situations de handicap, à préciser au cadrage
Certification: Une attestation de fin de formation sera délivrée à l'issue du parcours. Cette formation est éligible à un financement via le CPF ou des dispositifs de prise en charge par les OPCO.
Qualité: partenaires Qualiopi uniquement

Questions fréquentes

›quels outils seront utilisés pendant la formation ?

nous travaillerons principalement avec Python, Pandas, NumPy, Scikit-learn, et la bibliothèque Surprise pour les algorithmes de recommandation.

›faut-il apporter son propre ordinateur ?

oui, un ordinateur portable personnel configuré avec Python 3.8+ et les packages mentionnés est requis pour les exercices pratiques.

›la formation inclut-elle des cas pratiques ?

chaque module comprendra des exercices pratiques et des études de cas basées sur des jeux de données réels.

›un support de cours sera-t-il fourni ?

un support de cours numérique détaillé ainsi que l'accès aux codes des exercices seront mis à disposition des participants.

Comment on sélectionne les organismes systèmes de recommandation personnalisés

Analyse indépendante multi-organismes
Aucune rémunération éditeur influençant le classement
Short-list argumentée et personnalisée

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