Big Data - Développement d'applications de Machine Learning et d'Intelligence Artificielle (IA)
Public admis
- Salarié en Poste
- Demandeur d'emploi
- Entreprise
- Etudiant
Financements
Eligible CPF Votre OPCO Financement personnel
Objectifs de la formation
A l'issue de cette formation, vous serez capable de :
- Développer des applications de Machine Learning et d'IA (Intelligence Artificielle) avec Spark et Python
- Utiliser la programmation parallèle sur un cluster
- Développer et optimiser des algorithmes standards de Machine Learning et d'IA
- Utiliser les bibliothèques Python pour le Machine Learning et d'IA
- Décrire le cycle de vie d'un projet Data Science.
| Tarif |
A partir de 3 800,00 € |
| Durée | 5 jours (35h00) |
| Modes |
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| Sessions | |
| Lieux | Partout en France |
| Tarif |
A partir de 3 800,00 € |
| Durée | 5 jours (35h00) |
| Modes |
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| Sessions | |
| Lieux | Partout en France |
Programme
Jour 1
Vue d'ensemble du Big Data, du Machine Learning et de l'IA
- Introduction au Big Data et à l'IA (Intelligence Artificielle) : de quoi s'agit-il ?
- Perspectives offertes par le Big Data et l'IA
- Les acteurs du Big Data et de l'IA
- Exemples pratiques
- Les technologies concernées
- Les différents métiers
- Aspects économiques (OPEX, CAPEX, TRI) du Cloud vs On-Premise
- Démonstration d'applications
Rappels sur la Data Science
- Les bases du langage Python
- Modélisation des problématiques grâce à des vecteurs et matrices
- Probabilités, statistiques, statistiques descriptives, statistiques explicatives
- Entropie, gain d'information
- Compromis biais-complexité
- La malédiction de la dimension
- Matrice de confusion
- Gérer les valeurs manquantes MCAR / MAR / MNAR
- Validation croisée
- Courbe d'apprentissage
- Fondamentaux du nettoyage des données
- Réduction de la dimension par sélection de variables et par transformation de variables
- Métriques de performance d'un modèle :
- R²
- Accuracy
- Prrécision et rappel (recall)
- F1-score
- AUC
- P-valeur
Exemples de travaux pratiques (à titre indicatif)
- Chargement, exploration, analyse, nettoyage, et premières modélisations sur un jeu de données
Jour 2
Machine Learning et IA : algorithmes
- Les concepts du Machine Learning et de l'IA
- Les données supervisées ou non supervisées : quelles différences ?
- Les librairies :
- Scikit-learn
- Tensorflow
- PyTorch
- Keras
- Régression
- Modèles linéaires
- Classification
- Naive Bayes
- K-NN
- K-Means clustering
Exemples de travaux pratiques (à titre indicatif)
- Mise en oeuvre des algorithmes vus en fonction de la finalité recherchée (régression, classification, imputation de valeurs manquantes) et en utilisant les librairies Scikit-learn et Keras
Jour 3
Machine Learning et IA : algorithmes (suite)
- DBScan
- Arbres de décision et de régression
- Support Vector Machines (SVM)
- Réseaux de neurones et apprentissage profond (Deep Learning)
- Réseaux convolutifs, réseaux récurrents
Exemples de travaux pratiques (à titre indicatif)
- Modélisations avancées (DL, CNN, RNN) avec optimisation des architectures et hyper-paramètres
Jour 4
Développer avec Spark
- Introduction à Apache Spark
- Faire du Machine Learning avec Apache Spark MLlib
- Traiter les données en temps réel avec Apache Spark Streaming
- Faire des requêtes au format SQL avec Apache Spark SQL
- Modélisation de réseaux sociaux grâce à des graphes avec Apache Spark GraphFrames
- Démonstration du travail collaboratif avec MLFlow
Exemples de travaux pratiques (à titre indicatif)
- Exercices d'application avec Spark MLlib/Streaming/SQL/GraphFrames
- Mise en oeuvre de MLFlow pour comparer les modèles
Jour 5
Outil de visualisation des données (ou Dataviz)
- Définition de la Dataviz
- Les acteurs de la Dataviz
- Principes de la Dataviz
- Exemples d'analyse (sous forme de démo) :
- Bibliothèques de Dataviz de Python
- Tableau Desktop / Public
- Microsoft Power BI
Introduction à MLOps et aux architectures serverless
- Les approches DevOps et GitOps
- Bases de la conteneurisation et de l'automatisation
- Les architectures serverless
- Développer et déployer des applications MLOps en production (démo)
- Monitoring et amélioration continue des applications MLOps (démo)
Exemples de travaux pratiques (à titre indicatif)
- Prise en main de Tableau ou MS Power BI
- Utilisation de librairies Python (Matplotlib, Seaborn)
- Création et exécution d'un pipeline MLOps avec serving et monitoring du modèle
Examen M2i (en option)
- Prévoir l'achat de l'examen en supplément
- L'examen (en français) sera passé le dernier jour, à l'issue de la formation et s'effectuera en ligne
- Il s'agit d'un QCM dont la durée moyenne est d'1h30 et dont le score obtenu attestera d'un niveau de compétence
- L'examen n'est pas éligible au CPF, mais permettra néanmoins de valider vos acquis
Le contenu de ce programme peut faire l'objet d'adaptation selon les niveaux, prérequis et besoins des apprenants.
Modalités d’évaluation des acquis
- En cours de formation, par des études de cas ou des travaux pratiques
- Et, en fin de formation, par un questionnaire d'auto-évaluation et/ou un examen M2i
Les + de la formation
Un examen M2i permettant de valider vos acquis à l'issue de la formation est disponible sur demande (coût : 120€).
Prérequis
Public
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Objectifs de la formation
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Concrètement à l'issue de cette formation Computer Vision Avancée, vous aurez acquis les connaissances et les compétences nécessaires pour :
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- Savoir identifier les briques techniques existantes (algorithme, solution Cloud, etc.) et les apports de la bibliothèque OpenCV
- Savoir commencer un projet de reconnaissance d’image : installer le projet, obtenir un dataset labellisé adapté, lancer des entrainements, analyser les métriques, analyser les résultats et en déduire les bonnes améliorations à conduire
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Objectifs de la formation
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Objectifs de la formation
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| Tarif |
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| Durée |
3j / 21h |
| Modes |
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Objectifs de la formation
Concrètement, à l'issue de cette formation Machine Learning, vous serez à même de :
- Comprendre les concepts de l’IA et la place du Machine Learning par rapport au Big Data
- Appréhender les apports concrets du Machine Learning pour les entreprises
- Positionner le Machine Learning dans les applications qui manipulent les données
- Identifier les principaux outils et acteurs du marché
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| Tarif |
A partir de 1 480,00 € |
| Durée |
2j / 14h |
| Modes |
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Objectifs de la formation
- Maîtriser les différents éditeurs, écrire et tester des sites Webdev, créer de manière ergonomique des pages au standard Web, définir une Base de Données Hyper File performante.
| Tarif |
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| Durée |
5j / 35h |
| Modes |
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Objectifs de la formation
A l'issue de cette formation, vous serez capable de :
- Identifier les talents au sein de l'organisation
- Evaluer le potentiel de développement des individus
- Elaborer une politique de gestion des talents alignée sur la stratégie de l'entreprise
- Mettre en place des outils et des processus de repérage des hauts potentiels
- Développer et accompagner les talents identifiés
- Intégrer et impliquer les managers dans la gestion des talents
- Intégrer et impliquer la fonction RH dans le développement des compétences et des talents
- Intégrer et impliquer la direction dans la stratégie de gestion des talents
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| Tarif |
A partir de 1 400,00 € |
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A l'issue de cette formation, vous serez capable de :
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- Décrire les composants, architecture et nature d'une solution de BI
- Créer une base de données multidimensionnelle avec Analysis Services
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- Interroger un cube avec MDX
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- Créer une base de données tabulaire avec Analysis Services
- Utiliser DAX pour personnaliser un modèle tabulaire
- Décrire l'analyse prédictive avec Data Mining
| Tarif |
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| Durée |
3j / 21h |
| Modes |
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