Data Science - Les fondamentaux
Public admis
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- 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 de la Data Science et de l'IA
- Schématiser le cycle d'un projet Data Science
- Appliquer les meilleures pratiques en matière de nettoyage et de préparation de vos données avant l'analyse
- Modéliser un problème de Data Science.
| Tarif |
A partir de 1 520,00 € |
| Durée | 2 jours (14h00) |
| Modes |
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| Sessions | |
| Lieux | Partout en France |
| Tarif |
A partir de 1 520,00 € |
| Durée | 2 jours (14h00) |
| Modes |
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| Sessions | |
| Lieux | Partout en France |
Programme
Jour 1
Introduction à la Data Science
- Qu'est-ce que la Data Science ?
- Différence entre statistiques, Data Science et IA
- Champs d'application de la Data Science
- Outils et algorithmes pour faire la Data Science
- Les cycles d'un projet Data Science
L'apprentissage automatique
- L'apprentissage
- Automatique dans le passé
- Supervisé
- Non supervisé
- Renforcé
Rappel Python
- Introduction à Python
- Les structures / propriétés / fonctions spéciales
- La programmation orientée objet
- Manipuler les librairies :
- NumPy
- SciPy
- Pandas
- Matplotlib
Les algorithmes de l'apprentissage automatique
- Réduction de la dimensionnalité avec l'Analyse en Composantes Principales (ACP)
- Analyse de régression linéaire, multilinéaire, polynomiale, logistique et régularisation
- Classification supervisée
- Classification non supervisée et régression avec arbres de décision
- KNN (K-Nearest Neighbors)
- Le K-Means clustering
- Le perceptron et le support des machines vectorielles (SVM)
- Réseaux de neurones artificiels
Exemples de travaux pratiques (à titre indicatif)
- Réalisation d'un projet Data Science de bout en bout
- Collecte des besoins et de l'objectif du projet
- Exploration des données avec Python
- Visualisation avec Matplotlib
- Nettoyage des données
- Imputation des valeurs manquantes (avec moyenne, médiane, most frequent, KNN)
- Réduction de la dimension avec une ACP
- Entraînement de modèles de Machine Learning selon différents algorithmes et comparaison des performances selon différentes métriques
Jour 2
Les indispensables de la Data Science
- Cross-validation
- Les métriques d'évaluation
- Overfitting ou surapprentissage
- Biais vs variance
- Etapes de préparation des données (du nettoyage des données à la compréhension des données)
- Feature Engineering
- Data Visualisation
- La malédiction de la dimension
- Bonnes pratiques
Exemples de travaux pratiques (à titre indicatif)
- Reprise du projet précédent, ingénierie des attributs, amélioration de la qualité des données, et réapprentissage
Data Science et le Big Data
- Initiation aux traitements parallèles avec Spark MLlib
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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Marketing Analytics - Comment aller plus loin avec les outils de Data Science No Code
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A l'issue de cette formation, vous serez capable de :
- Mettre en place et maîtriser les méthodes statistiques de base pour mieux analyser vos données : corrélation, test de student, test de chi-2, intervalle de confiance, des tests statistiques pour vous aider à prendre des bonnes décisions
- Décrire les méthodes statistiques avancées : régression, segmentation, machine learning, apprentissage supervisé, apprentissage non-supervisé
- Savoir préparer et nettoyer ses données pour les rendre utilisable pour les analyses marketing
- Mettre en place des workflows d'analyse dans la plateforme de marketing analytics Knime.
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A partir de 1 520,00 € |
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Formation DevSecOps : Détecter, trier et corriger les vulnérabilités applicatives dans le code et les composants logiciels
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À l'issue de cette formation DevSecOps, vous aurez acquis les connaissances et compétences nécessaires pour :
- Appréhender la qualification des vulnérabilités logicielles
- Manipuler des outils et services modernes de détection, d’analyse et de remédiation / mitigation
- Être capable de discuter des impacts sur les organisations informatiques
- Connaître les meilleures pratiques et outils pour améliorer la sécurité des applications
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Objectifs de la formation
- Expliquer le rôle de la trésorerie dans le contexte général du financement de l'entreprise et de son pilotage
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Objectifs de la formation
- Mettre en place l'environnement de développement Java EE ;
- Réaliser une servlet et gérant son cycle de vie ;
- Exploiter une requête HTTP et générer une réponse HTTP ;
- Concevoir et implémenter une JSP ;
- Implémenter les mécanismes d'inclusion, de délégation et de redirection entre les composants de l'application ;
- Gérer les contextes de l'application et des utilisateurs
- Intercepter et traiter les erreurs ;
- Établir une connexion à une base de donnée en implémentant le design pattern DAO ;
- Implémenter des composants filtres et intercepteurs d'événements
- Traduire des messages, formater des dates et des nombres
- Implémenter un service Web REST
- Invoquer un service Web avec AJAX et JSON
- Construire et déployer une application Web
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A partir de 990,00 € |
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Objectifs de la formation
Concrètement, à l'issue de cette formation Aruba Fundamentals vous aurez acquis les connaissances et les compétences nécessaires pour :
- Expliquer les principes fondamentaux du networking
- Installer et configurer les périphériques utilisant le système d'exploitation ArubaOS-CX
- Décrire et configurer les VLAN
- Expliquer, décrire et configurer le Protocole Spanning Tree
- Comprendre quand utiliser le VRRP et comment le configurer
- Expliquer et configurer l'agrégation de liens
- Comprendre et configurer le routage IP
- Comprendre et configurer OSPFv2 – Single Area
- Décrire et configurer l'empilage de commutateurs à l'aide de VSF
- Décrire la plateforme ESP et la gamme de produits Aruba
- Effectuer l'intégration des AP
- Expliquer comment les solutions de réseau sans fil d'Aruba répondent aux besoins des clients
- Expliquer les technologies WLAN fondamentales, les concepts RF et les normes 802.11.
- Reconnaître et expliquer les bandes et les canaux de radiofréquence, ainsi que les normes utilisées pour les réglementer
- Décrire le concept de couverture et d'interférence des fréquences radio, ainsi que la mise en œuvre et le diagnostic des systèmes WLAN
- Identifier et différencier les options de technologie d'antenne pour assurer une couverture optimale dans divers scénarios de déploiement
- Décrire la technologie de la puissance RF, y compris la force du signal, comment elle est mesurée et pourquoi elle est essentielle dans la conception des réseaux sans fil
- Contrôler l'accès sécurisé au WLAN à l'aide des politiques et des rôles du pare-feu Aruba
- Effectuer des fonctions de surveillance et de dépannage du réseau
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A partir de 3 600,00 € |
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5j / 35h |
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Objectifs de la formation
A l'issue de cette formation, vous serez capable de :
- Identifier l'ensemble des enjeux et facteurs clés de succès d'un programme Data ou d'une transformation Data Centric d'une entreprise.
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