Data Science avec IBM Cognos Analytics 11.x
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 :
- Identifier les enjeux du Machine Learning dans l'entreprise
- Utiliser les fonctionnalités de Machine Learning sous IBM Cognos Analytics CA 11.x
- Manipuler les algorithmes de Machine Learning.
| Tarif |
A partir de 2 280,00 € |
| Durée | 3 jours (21h00) |
| Modes |
|
| Sessions | |
| Lieux | Partout en France |
| Tarif |
A partir de 2 280,00 € |
| Durée | 3 jours (21h00) |
| Modes |
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| Sessions | |
| Lieux | Partout en France |
Programme
Installation et configuration de Jupyter Notebooks Server pour Cognos Analytics
Manipulation des données dans Jupyter Notebooks depuis Cognos Analytics (Python)
- Insertion de données depuis et vers Cognos
- Insertion de données depuis un fichier CSV (Coma-Separated Values)
- Insertion des données depuis d'autres sources de données
- Panda vs Numpy
- Nettoyages des données
- Jointures, merges et concaténation
- Grouper, filtrer et autres fonctions
Machine Learning : concepts généraux
- Fonctions de pertes, valeurs aberrantes et évaluation du modèle
- Régressions
- Linéaire
- Linéaire multiple
- Logistique
- K-means
- Arbre de décision et Random Forest
- SVM (Support Vector Machine)
- Clustering
- PCA (Principal Component Analysis)
Visualisation dans Cognos Analytics
- Création d'un tableau de bord depuis les données de Jupyter Notebooks
- Mutualisation avec d'autres rapports Cognos
Administration de Jupyter Notebooks depuis Cognos Analytics
- Planificateur
- Sécurité
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
Prérequis
Public
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Objectifs de la formation
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- Ingérer, nettoyer et transformer des données
- Modéliser des données pour la performance et l'évolutivité
- Concevoir et créer des rapports pour l'analyse des données
- Appliquer et exécuter des analyses de rapports avancées
- Gérer et partager les ressources des rapports
- Accéder aux données et les traiter à partir d'une série de sources de données, y compris les données relationnelles et non relationnelles
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