Formation Dataiku et MLflow
Public admis
- Salarié en Poste
- Demandeur d'emploi
- Entreprise
- Etudiant
Financements
Eligible CPF Votre OPCO Financement personnel
Objectifs de la formation
- Prendre en main la plateforme Dataiku
- Comprendre les différents modèles d'apprentissage
- Modéliser un problème pratique sous forme abstraite via Dataiku
- Identifier les méthodes d'apprentissage pertinentes pour résoudre un problème
- Appliquer et évaluer les méthodes identifiées sur un problème
- Utiliser MLFlow
| Tarif |
A partir de 1 500,00 € |
| Durée | 2 jours |
| Modes |
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| Sessions | |
| Lieux | Partout en France |
| Tarif |
A partir de 1 500,00 € |
| Durée | 2 jours |
| Modes |
|
| Sessions | |
| Lieux | Partout en France |
Description
D'origine française, Dataiku s'est imposée comme l'une des références mondiales parmi les outils de Data Science et Machine Learning. DSS, pour Data Science Studio, compte pas moins de 90 fonctionnalités et permet à ses utilisateurs de déployer des modèles d'apprentissage automatique très simplement et de manière collaborative. La plateforme prend finalement en charge l'industrialisation de l'ensemble de la chaîne de traitement de la donnée : collecte, préparation... A l'issue de cette formation Dataiku, les apprenants sont en mesure d'utiliser la plateforme d'intelligence artificielle afin d'exploiter leurs ensembles de données.
Programme
Introduction à la formation Dataiku
Présentation générale de la formation Dataiku
Tour de table, présentation des participants, des contextes professionnels…
Vue d’ensemble de la plateforme Dataiku
Les fonctionnalités Dataiku : nettoyage de données, création de dashboards, deep learning…
Dataiku DSS vs Dataiku Online
Positionnement de Dataiku dans la chaîne de traitement de la data
L’interface Dataiku DSS (Data Science Studio)
Installation et connexion
Page d’accueil
Collaboration
Importer des données
Schéma des données
Analyser les données
Graphiques
Jobs
Manipulation de données
Les Recipes (visual, code, plugin…)
Transformer les données avec le recipe Prepare
Formula
Formatter des dates
Group By
Jointures : inner, left, right, full
Mise en forme du flow
Compilation
Le Lab
Notebooks
Visualisations
Les visualisations de l’onglet Statistics
L’interface worksheet
Visualisations sous DSS
Cartographies
Dashboards
Machine Learning : les possibilités offertes par Dataiku
Les différents types d’algorithmes d’apprentissage : supervisé, non supervisé, par renforcement…
Apprentissage supervisé : régression, régression linéaire simple et classification (arbres de décisions, SVM linéaire)
Apprentissage non supervisé : segmentation ou clustering, analyse factorielle et association
Préparer un jeu de données pour le Machine Learning (feature selection, feature engineering…)
AutoML vs mode Expert
Amélioration et personnalisation d’un modèle avec MLFlow
ML Tools
Le projet MLLib : MLflow Tracking, MLflow Projects et MLflow Models
Installation et prise en main
Prérequis
Public
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Objectifs de la formation
A l'issue de cette formation, vous serez capable de :
- Opérer des solutions d'apprentissage automatique à l'échelle du Cloud à l'aide d'Azure Machine Learning
- Utiliser vos connaissances de Python et du Machine Learning pour gérer l'ingestion et la préparation des données, l'entraînement et le déploiement des modèles, et la supervision des solutions de Machine Learning avec Azure Machine Learning et MLflow.
| Tarif |
A partir de 3 040,00 € |
| Durée |
4j / 28h |
| Modes |
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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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Formation Dataiku Data Science Studio (DSS) : exploitez vos données grâce aux méthodes prédictives
Proposé par PLB CONSULTANTObjectifs de la formation
À l'issue de cette formation Dataiku, vous aurez acquis les connaissances nécessaires pour :
- Installer et configurer Dataiku DSS
- Savoir utiliser le logiciel depuis l'interface ou depuis des API
- Être capable de préparer vos données dans Dataiku DSS
- Comprendre comment manipuler les graphiques et les statistiques
| Tarif |
A partir de 1 610,00 € |
| Durée |
2j / 14h |
| Modes |
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Objectifs de la formation
A l'issue de cette formation, vous serez capable de :
- Concevoir et tester un modèle de ML (Machine Learning) avec MLflow
- Concevoir et tester un pipeline MLOps robuste avec MLflow
- Déployer votre modèle en production
- Surveiller votre modèle de production et corriger les écarts.
| Tarif |
A partir de 3 800,00 € |
| Durée |
5j / 35h |
| Modes |
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Microsoft Azure – Concevoir et mettre en oeuvre une solution de Data Science
Proposé par ENI ServiceObjectifs de la formation
- Définir et préparer l'environnement de développement
- Préparer les données pour la modélisation
- Effectuer l'ingénierie des fonctionnalités
- Développer des modèles
| Tarif |
Contacter l'organisme |
| Durée |
4j / 28h |
| Modes |
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Big Data - Développement d'applications de Machine Learning et d'Intelligence Artificielle (IA)
Proposé par M2IObjectifs 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 |
5j / 35h |
| Modes |
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