Formation - Dataiku DSS - Prise en main de Data Science Studio
Public admis
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Financements
Eligible CPF Votre OPCO Financement personnel
Objectifs de la formation
- Cette formation fait l'objet d'une évaluation formative.
| Tarif |
Contacter l'organisme |
| Durée | 2 jours (14 heures) |
| Modes |
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| Sessions | |
| Lieux | Partout en France |
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| Durée | 2 jours (14 heures) |
| Modes |
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| Sessions | |
| Lieux | Partout en France |
Programme
1 - Présentation, concepts DSS
- Mise à disposition des méthodes et outils de data-sciences à partir d'une interface graphique ou de langages de requêtage ou de programmation (Python, SQL, R)
- Notions de projet, data, dataset, recipes
- Premiers pas avec Dataiku DSS : exemples
- Outils collaboratifs : Wiki, tags, discussions...
2 - Connexion aux données
- Connecteurs disponibles, formats de fichiers, formats spécifiques hadoop/Spark
- Chargement des fichiers, emplacement des fichiers
- Système de fichiers, HDFS, Amazon S3, stockage Google Cloud, etc ...
- FTP, connexion ssh, connexion aux bases de données SQL
- Autres stockages : Cassandra, MongoDB, Elasticsearch, ...
3 - Préparation des données
- Scripts de préparation, échantillonnage, exécution
- Les différents moteurs d'exécution : DSS, Spark, base de données SQL, Spark
4 - Graphiques et statistiques
- Présentation des types de graphiques disponibles et configuration
- Echantillonnage et exécution
- Graphiques de base, tables, nuages de points
- Visualisation cartographique, etc...
- Réalisation d'exercices pratiques
- Fonctionnalités statistiques disponibles
5 - Machine Learning
- Apprentissage supervisé et non supervisé
- Algorithmes utilisés, scoring, deep learning, optimisation de modèles, ...
6 - Flow/Recipes
- Interface graphique de gestion des cycles de traitement, des datasets, des traitements
- Paramétrage de l'exécution en parallèle, des données géographiques
- Export en format pdf ou images, etc ...
7 - Interfaces de programmation
- Présentation des différentes interfaces : SQL, Python, R
- Exemples d'interrogations SQL et Python
- Interfaçage avec Spark
Prérequis
- Connaissance des principes de la manipulation de données et du machine learning
Public
- Chefs de projet
- Développeurs
- Data-scientists
- Utilisateurs de Dataiku DSS
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