13/12/2023
INSI University
Téléphone : +261 3472 896 32
Adresse : Lot VF 32 Ter Ankazotokana Ambanidia
Email : [email protected] , [email protected]
Année universitaire : 2023 -2024
Formation professionnelle en Data analytique
Sujet de fin de formation en formation professionnelle en Data Analytique pour l’obtention de certificat internationale en Data analytique – CDA
Durée : 03 mois
Sujet 01
Marketing
Campagne de marketing Segmentation de la clientèle
En utilisant des idées d'apprentissage non supervisé telles que la réduction de la dimensionnalité et le regroupement, l'objectif est de créer les meilleurs segments de clientèle possibles à partir d'un ensemble de données client donné.
Outils et concepts : K-Means, DBSCAN, GMM, Clustering hiérarchique.
1. Impétrant : Raharimanana Tokiniaina Delphin Jonassin - CDA
Encadré par : Mr Tsitohaina , Doctorant à l’ED STII Université d’Antananarivo, Fondateur de JIRO GASY
2. Impétrant : RAKOTOZAFY Andriniaina Fanomezana – CDA
Encadré par : Mr David Fitiana RAKOTOMANANJARA, PhD in Telecommunications, MSc in Data science and AI. Bournemouth University, UK
Sujet 02
BFSI
Impétrant : ANDRIAMANDROSO Haingo Tiana CDA
Prévision des défauts de paiement des prêts
Construire un modèle de classification pour prédire les clients susceptibles de ne pas rembourser leur prêt et donner des recommandations à la banque sur les caractéristiques importantes à prendre en compte lors de l'approbation d'un prêt.
Outils et concepts : Régression logistique, arbres de décision, forêts aléatoires, méthodes d'ensemble.
Encadré par : Fanirisoa Zazaravaka RAHANTAMIALISOA Hasinavonizaka, Docteur en Mathématiques appliquées, Université de Sorbonne France.
Sujet 03
Santé
Impétrant : Mr RALAIVAHITRINIMANANA Hajarisoa - CDA
Détection de la malaria
Construire un modèle de vision par ordinateur efficace pour détecter le paludisme. Le modèle doit identifier si l'image d'un globule rouge est celle d'une personne infectée par le paludisme ou non, et la classer comme parasitée ou non infectée, respectivement.
Outils et concepts : Réseaux neuronaux artificiels, Réseaux neuronaux à convolution, Vision par ordinateur, Apprentissage par transfert, Régularisation CNN
Encadré par : Mr Fanirisoa Zazaravaka RAHANTAMIALISOA Hasinavonizaka, Docteur en Mathématiques appliquées, Université de Sorbonne France.
Sujet 04
Vente au détail
Impétrante : Melle RANDRIATSIFERANA Hovandrisoa Famonjena- CDA
Système de recommandation de produits Amazon AI
Prédiction du prix des cartes d'occasion
Ce projet consiste à recommander aux utilisateurs les meilleurs produits Amazon disponibles sur la base des données d'évaluation passées en utilisant des techniques de systèmes de recommandation pilotés par l'IA.
Outils et concepts : Systèmes de recommandation basés sur le rang, basés sur la similarité, basés sur la factorisation matricielle, basés sur le contenu
Encadré par : Mr David Fitiana RAKOTOMANANJARA, PhD in Telecommunications, MSc in Data science and AI. Bournemouth University, UK
Sujet 05
Santé
Analyse de Diabète
Impétrant : Mr MIHAJANIRINA Bruce CDA
Ce projet consiste à analyser les différents aspects du diabète dans la tribu des Indiens.
Outils et concepts : Analyse exploratoire des données, visualisation des données et statistiques
Encadrée par : RAMASONDRANO Andriamanjaka, PhD in Telecommunications, Data Science and Machine Learning Massachusetts Institute of Technology MIT, Machine Learning Specialization Stanford University, Certifications Data science and Certification Data Analyste at IBM.
Sujet 05
Immobilier
Impétrant : RAMIARAMANANA Hasintsoa Finoana CDA
Ce projet consiste à prédire les prix des maisons dans la région Analamanga, la capitale de Madagascar, Antananarivo, sur la base des caractéristiques de la propriété et de sa localité, en utilisant des techniques de régression.
Outils et concepts : Régression linéaire, régression logistique et K-voisins les plus proches.
Prédiction du prix des maisons à Madagascar, Antananarivo à l'aide de l'IA.
Encadrée par : RAMASONDRANO Andriamanjaka, PhD in Telecommunications, Data Science and Machine Learning Massachusetts Institute of Technology MIT, Machine Learning Specialization Stanford University, Certifications Data science and Certification Data Analyste at IBM.
Sujet 06 :
Impétrant : RAKOTOANDRIANA Tahina - CDA
Education
Prédiction des clients potentiels
Ce projet consiste à identifier les clients potentiels les plus susceptibles de se convertir en clients payants sur la base des attributs des clients potentiels et de leurs détails d'interaction.
Outils et concepts : Arbres de décision et forêts aléatoires.
Encadrée par : Mr Haingonirina Ignace RAJAOSOLOMANANTENA, Doctorant de l’EDT STII, Université d’Antananarivo
Sujet 07 :
Impétrante : Mme Holisoa Andria Ntoanina - CDA
Conception d’une application à l'approche des méthodes de filtrage collaboratif et de l'algorithmes non supervisé Clustering dans l'étude de cas de mise en place d'un système de recommandation client.
Plus spécifiquement, il s'agira d'explorer les profils de clients, la relation entre les types de produits PPN et les profils des clients afin d’établir des groupes homogènes de clients en vue de personnaliser et proposer des produits de l’entreprise.
Encadré par : Mme Elie Hary, Doctorant à l’ED STII, Université d’Antananarivo
