Data Science avec Python (Scikitlearn)
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 :
- Utiliser Scikitlearn pour créer des modèles d'apprentissage machine
- Concevoir des expériences et interpréter les résultats des tests A/B
- Visualiser l'analyse de clustering et de régression en Python à l'aide de Matplotlib
- Produire des recommandations automatisées de produit ou de contenu avec des techniques de filtrage collaboratif
- Appliquer les meilleures pratiques en matière de nettoyage et de préparation de vos données avant l'analyse.
| 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 |
|
| Sessions | |
| Lieux | Partout en France |
Programme
Jour 1
Introduction à la Data Science (la science des données)
- Qu'est-ce que la Data Science ?
- Définition
- Différence entre statistiques et Data Science
- Champs d'application de la Data Science
- Outils et algorithmes pour faire de la Data Science
- Les méthodes de Machine Learning (apprentissage automatique)
- L'apprentissage supervisé
- L'apprentissage non supervisé
- L'apprentissage renforcé
Le langage de programmation Python - Bases
- Introduction à Python
- Les structures / propriétés / fonctions spéciales
- La Programmation Orientée Objet (POO)
- La bibliothèque standard
Le langage de programmation Python - Avancé
- Notions avancées de Python
- Respecter de bonnes pratiques de développement
- Manipuler les librairies NumPy, SciPy, Pandas et Matplotlib
Préparation de données pour la Data Science
- Pourquoi la préparation des données est-elle si importante en Data Science ?
- Étapes de préparation des données (du nettoyage des données à la compréhension des données)
Jour 2
Exemples de travaux pratiques sur Scikitlearn (à titre indicatif)
- Maîtriser les techniques d'apprentissage automatique et d'exploration de données avec Scikitlearn de Python
- Extraction de caractéristiques et prétraitement
- Réduction de la dimensionnalité avec l'Analyse des Composants Principaux (PCA)
- Analyse de régression linéaire, multi-linéaire, polynomiale, logistique et régularisation
- Classification supervisée
- Classification non supervisée et régression avec arbres de décision
- K-means clustering
- Perceptron et le Support des Machines Vectorielles (SVM)
- Réseaux de neurones artificiels
Jour 3
Exemples de travaux pratiques sur Scikitlearn (à titre indicatif) - Suite
- Maîtriser les techniques d'apprentissage automatique et d'exploration de données avec MLlib d'Apache Spark
- Analyse en composantes principales
- Analyse de régression
- K-means clustering
- Train / Test et validation croisée
- Méthodes bayésiennes
- Arbres de décision et forêts aléatoires
- Régression multivariée
- Modèles multiniveaux
- Support des Machines Vectorielles (SVM)
- Apprentissage par renforcement
- Filtrage collaboratif
- K plus proche voisin
- Le compromis biais / variance
- Apprentissage d'ensemble
- Fréquence de terme / Fréquence inverse de documents
- Conception expérimentale et A/B testing
Cas d'usage particuliers de Data Science
- Algorithmes de classification / supervisés et non supervisés
- Classification des itinéraires / chemins (basée sur les matrices origines / destinations temporelles)
- Détection de mode de transport ou forme de mobilité à partir de jeux de données images
- Algorithmes de recommandation
- Filtrage collaboratif pour les recommandations : basé sur le contenu, les éléments, l'utilisateur ou filtrage hybride
- Clustering pour les recommandations
- Deep Learning pour les recommandations
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
- Connaître les ETL SSIS et ADF
- Prendre en main SSIS
- Travailler avec les flux de contrôle et de données
- Manier les packages dynamiques
- Résoudre les problèmes, administrer SSIS
- Manier Azure Data Factory, le configurer
- Créer ses premiers pipelines sous ADF
- Imbrication SSIS dans ADF
| Tarif |
A partir de 1 800,00 € |
| Durée |
3 jours |
| Modes |
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Objectifs de la formation
- Configurer le kit SDK AWS et les informations d'authentification pour Java, C#/.Net, Python et JavaScript
- Interagir avec les services AWS et à développer des solutions à l'aide du kit SDK AWS
- Utiliser Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) et Amazon DynamoDB comme magasins de données
- Intégrer des applications et données avec Amazon Kinesis, AWS Lambda, Amazon Simple Queue Service (Amazon SQS), Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS) et AWS Step Functions
- Utiliser AWS Identity and Access Management (IAM) pour l'authentification au service
- Utiliser Web Identity Framework et Amazon Cognito pour l'authentification des utilisateurs
- Améliorer la stabilité des applications à l'aide d'Amazon ElastiCache et Amazon CloudFront
- Déployer des applications avec AWS Elastic Beanstalk et AWS CloudFormation
- Utiliser d'Amazon ElastiCache pour améliorer l'évolutivité d'une application
- Utiliser des conteneurs dans le processus de développement applicatif
- Mettre en œuvre un pipeline d'intégration et de déploiement en continu (CI/CD) pour déployer des applications sur AWS
| Tarif |
A partir de 2 290,00 € |
| Durée |
3j / 21h |
| Modes |
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Objectifs de la formation
A l'issue de cette formation, vous serez capable de :
- Réaliser des infographies
- Créer des logos
- Utiliser les outils de Data Visualisation
- Mettre en page des documents publicitaires, de packaging ou de PLV (Publicité sur le Lieu de Vente)
- Créer des effets de texte
- Exporter vos créations vers les logiciels PAO ou Web
- Elargir vos compétences sur Illustrator
- Utiliser la 3D
- Structurer des projets complexes
- Optimiser la vectorisation d'images bitmap
- Créer des symboles, des dégradés de formes et des graphiques.
| Tarif |
A partir de 2 300,00 € |
| Durée |
5j / 35h |
| Modes |
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Objectifs de la formation
Learn to administer an IBM FileNet Content Manager 5.2.1 system. Starting with an overview of the system use-cases and architecture, you learn how to configure content storage repositories, metadata, and security. You learn how to migrate your IBM FileNet P8 applications between environments, how to optimize search performance, how to use the powerful sweep framework to automate administration tasks, and how to manage the system log files.
À l'issue de ce cette formation FileNet Content Manager Administration, les participants seront à même de :
- Identify components, features, and common use cases for IBM FileNet Component Manager
- Use Administration Console for Content Platform Engine (ACCE) to find properties within the Global Configuration database
- Build a FileNet P8 Repository
- Use System Configuration Tool to create JDBC data sources for an object store
- Identify types of content storage areas and create storage areas
- Work with object metadata
- Modify classes, properties, choice lists
- Use a workflow subscription
- Resolve login failures
- Customize document access
- Configure class and property security
- Optimize search performance
- Reindex
- Perform searches
- Migrate applications
- Describe the process of moving FileNet P8 applications between environments
- Plan and prepare for application migration
- Import the application assets into the destination environment
- Automate FileNet P8 asset migration with the FileNet Deployment Manager command line interface
- Manage sweep jobs
- Monitor system logs Prune audit entries
| Tarif |
Contacter l'organisme |
| Durée |
5j / 35h |
| Modes |
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Développer et consommer des modèles d'Intelligence Artificielle (IA) avec Azure ML et Power BI
Proposé par M2IObjectifs de la formation
A l'issue de cette formation, vous serez capable de :
- Utiliser Power BI pour construire un bon modèle de données pour l'IA
- Sélectionner les modèles d'IA adaptés aux données et au but recherché
- Développer et entraîner des modèles sur Azure ML consommables dans Power BI
- Utiliser le feedback de l'IA pour définir vos nouveaux projets de Data valorisation.
| Tarif |
A partir de 2 550,00 € |
| Durée |
3j / 21h |
| Modes |
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Objectifs de la formation
- Répondre à l’ensemble des problématiques des différents systèmes composants l’infrastructure d’un Data Center
- Exploiter une salle informatique normalisée
- Rénover une salle informatique normalisée avec la pérennité, la disponibilité et la diminution de la consommation d’énergie, de plus en plus coûteuse
| Tarif |
A partir de 1 550,00 € |
| Durée |
2j / 14h |
| Modes |
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Objectifs de la formation
A l'issue de cette formation, vous serez capable de :
- Identifier l'ensemble des concepts et acronymes qui composent le marché de la publicité en ligne et du programmatique
- Dédramatiser l'usage de la technologie
- Analyser les différentes solutions de publicités en ligne
- Utiliser les modes d'achats programmatiques
- Décrire les fonctionnalités de chaque type de plateforme
- Anticiper les nouvelles attentes du marché (formats, services opérationnels...)
- Décrire une vue d'ensemble sur les futures tendances d'achats programmatiques
- Exploiter au mieux la Data au regard d'une sous-utilisation chronique du potentiel
- Créer des formats publicitaires impactants selon les bonnes pratiques
- Dresser un plan média digital.
| Tarif |
A partir de 1 420,00 € |
| Durée |
2j / 14h |
| Modes |
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Objectifs de la formation
À l'issue de cette formation Piloter un projet de Data Science, vous aurez acquis les connaissances et compétences nécessaires pour :
- S'approprier les spécificités d'un projet de Data Science
- Constituer un programme de projets de Data Science
- Savoir mener une phase de cadrage d'un projet de Data Science
- Piloter un projet de Data Science en exploration et en production
| Tarif |
A partir de 1 890,00 € |
| Durée |
2j / 14h |
| Modes |
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Objectifs de la formation
- Maîtriser la syntaxe du langage Python
- Acquérir les notions essentielles de la programmation objet
- Connaître et mettre en oeuvre les différents modules Python
| Tarif |
A partir de 1 390,00 € |
| Durée |
2j / 14h |
| Modes |
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Objectifs de la formation
À l'issue de cette formation Big Data Développement, vous aurez acquis les connaissances et compétences nécessaires pour :
- Connaître les spécificités du Big Data
- Savoir mettre en œuvre les technologies relatives au Big Data
- Comprendre et exploiter le Machine Learning
- Pouvoir tirer partie de la visualisation des données
| Tarif |
A partir de 2 390,00 € |
| Durée |
4j / 28h |
| Modes |
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