Se familiariser au Machine Learning et à la Data Science avec Python
Public admis
- Salarié en Poste
- Demandeur d'emploi
- Entreprise
- Etudiant
Financements
Eligible CPF Votre OPCO Financement personnel
Objectifs de la formation
- Comprendre le processus de Machine Learning et les principaux modèles d'apprentissage
- Connaître et savoir utiliser les principales librairies Python pour la data science
- Ecrire un programme simple de ML avec scikit-learn, tensorflow et Q-learning
| Tarif |
A partir de 1 390,00 € |
| Durée | 14 heures sur 2 jours |
| Modes |
|
| Sessions | |
| Lieux | Partout en France |
| Tarif |
A partir de 1 390,00 € |
| Durée | 14 heures sur 2 jours |
| Modes |
|
| Sessions | |
| Lieux | Partout en France |
Programme
Jour 1 - Matin
1. Définir le ML
- Bref historique
- Caractéristiques et ressources
- Installation et environnements de développement (détaillé pour l'environnement Anacaonda)
- Programmation
2. Identifier les spécificités du Langage Python
- Variables, types et opérateurs
- Conditions et boucles
- Traitement des erreurs
- Fonctions de base et formatage
- Listes et tuples
- Dictionnaires et ensembles
- Itérateurs et générateurs
Jour 1 - Après-midi
3. Gérer les fichiers et les E/S
- Modules systèmes, ligne de commande
- Gestion txt, bin, zip
- Syntaxe, utilisation de with
4. Utiliser les fonctions et les modules
- Syntaxe
- Fonctions spécifiques : lambda... décorateurs (numba) ?
- Portée des variables
- Installation et utilisations des modules
5. Utiliser les classes
- Structure, méthodes, constructeurs,
- Héritage, encapsulation et polymorphisme
Jour 2
6. Mettre en application modules utilitaires
- Modules scientifiques (numpy, scipy, math, random, threading, + matplotlib)
- Traitement du langage (re, nltk)
- Traitement d'images (pillow), du signal (scipy.signal)
- Gestion données web (webbrowsed, requests, html, beautifulsoup, selenium)
- Gestion du temps, des dates (time, datetime, dateutil, calendar)
- Site web avec streamlit
Prérequis
Public
- Niveau Initiation
- Socle de compétences en fin de formation
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Un accompagnement personnalisé pour maximiser vos chances !
- Des cours en live depuis chez moi où je peux poser mes question en direct via le chat
- 2 responsables de formation à votre écoute toute l'année
- des professeurs joignables par téléphone et par mail
⚠️ La formation CRPE à distance n'est pas éligible au CPF cependant en l'associant à la certification numérique de la Fabrique du Prof ou langue française de Voltaire ou Le Robert (qui elles sont éligibles au CPF) vous pourrez couvrir partiellement le prix de la formation. Veuillez nous appeler pour plus de renseignements au 0490852298.
| Tarif |
Contacter l'organisme |
| Durée |
107 heures |
| Modes |
|
Objectifs de la formation
- Acquérir les notions élémentaires du fonctionnement économique d'une entreprise
- Mesurer la santé financière de son entreprise
- Détecter les signes annonciateurs des difficultés
- Se familiariser avec la lecture des états financiers
| Tarif |
Contacter l'organisme |
| Durée |
2 jours |
| Modes |
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Objectifs de la formation
- Cette formation fait l'objet d'une évaluation formative.
| Tarif |
Contacter l'organisme |
| Durée |
3 jours (21 heures) |
| Modes |
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Objectifs de la formation
Connaître les méthodes de développement, de mise en oeuvre et de déploiement des solutions Google Cloud Platform - Se familiariser avec une large gamme de domaines de solutions, de cas d'utilisation et d'applications - Développer des compétences essentielles permettant de gérer et d'administrer les solutions - Approfondir les connaissances relatives aux schémas de solutions : méthodes, technologies et conceptions utilisées pour mettre en œuvre la sécurité, l'évolutivité, la haute disponibilité et d'autres qualités souhaitées| Tarif |
A partir de 2 375,00 € |
| Durée |
3j / 21h |
| Modes |
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Objectifs de la formation
A l'issue de cette formation, vous serez capable de :
- Analyser des données brutes collectées en masse (Big Data) sur le Web et les réseaux sociaux pour en tirer des conclusions exploitables par les entreprises
- Produire des rapports ou reporting, destinés aux différents services de l'entreprise, afin de faciliter la prise de décision des managers
- Analyser et traiter des données grâce à des langages de programmation tels que R, SQL ou Hive
- Utiliser des outils comme SAS, Tableau, Microsoft Power BI ou encore Oracle
- Effectuer des recherches dans les bases de données brutes dans le but de produire du reporting
- Identifier les problématiques à résoudre grâce aux données recueillies
- Communiquer facilement pour pouvoir fournir des informations de façon précise
- Passer le Titre professionnel "Concepteur développeur en science des données".
| Tarif |
Contacter l'organisme |
| Durée |
116j / 812h |
| Modes |
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Objectifs de la formation
A l'issue de cette formation, vous serez capable de :
- Transformer vos Datas en tableaux de bords personnalisés et faciles à partager
- Faire un reporting efficace
- Connecter différentes sources de données
- Créer des variables calculées
- Fusionner des données
- Utiliser les meilleures techniques de Data Visualisation, pour un tableau de bord efficace
- Implémenter et mettre en oeuvre Looker Studio (Google Data Studio) pour produire des rapports et tableaux de bords en gagnant du temps.
| Tarif |
A partir de 760,00 € |
| Durée |
1j / 7h |
| Modes |
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Objectifs de la formation
A l'issue de cette formation, vous serez capable de :
- Identifier les principaux risques touchant les solutions de traitement des données massives
- Décrire le cadre juridique (RGPD)
- Reconnaître les principales solutions techniques de base pour vous protéger des risques : SSO, Kerberos, chiffrement
- Mettre en oeuvre une politique de sécurité pour traiter les risques, les menaces, les attaques
- Sécuriser un cluster Big Data On-Premise ou sur le Cloud.
| Tarif |
A partir de 1 520,00 € |
| Durée |
2j / 14h |
| Modes |
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MACHINE LEARNING & STATISTIQUES Erreur des modèles - Sous et sur ajustement
Proposé par GROUPE ARKESYSObjectifs de la formation
- Quantifier l'erreur d'un modèle prédictif qualitatif
- Quantifier l'erreur d'un modèle prédictif quantitatif
- Comprendre la notion de biais d'un modèle
- Comprendre la notion de variance d'un modèle
- Comprendre les conséquences du sous ajustement
- Comprendre les conséquences du sur ajustement
- Quantifier l'erreur d'un modèle (Quantitatif ou qualitatif)
- Mettre en œuvre des processus de validation croisée type Leave One Out et K Fold
| Tarif |
A partir de 1 550,00 € |
| Durée |
147j / 1030h |
| Modes |
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Objectifs de la formation
- Comprendre la problématique de la complexité des développements logiciels.
- Comprendre le bénéfice de l'intégration continue.
- Adopter les bonnes pratiques de rédaction des tests logiciels.
- Mettre en place une stratégie de campagne de tests automatisés avec les outils de tests unitaires et d'intégration (PHPUnit, JUnit, PyUnit) et Selenium.
- Travailler avec un gestionnaire de code source tel que Git, et adopter les réflexes du travail collaboratif.
- Comprendre le rôle des différents outils d'une chaine d'intégration continue.
- Utiliser un outil de construction logiciel pour automatiser les étapes de construction et les tests.
- Mettre en place une plateforme d'intégration continue.
- Travailler en mode projet collaboratif en adoptant une démarche DevOps.
- Déployer des applications dans des conteneurs logiciels.
| Tarif |
Contacter l'organisme |
| Durée |
5j / 35h |
| Modes |
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Objectifs de la formation
A l'issue de cette formation, vous serez capable de :
- Présenter les concepts fondamentaux de Spark, Cassandra et Kafka
- Développer une application orientée use case avec Spark, Cassandra et Kafka
- Définir le Data Engineering
- Décrire l'architecture Big Data de manière approfondie.
| Tarif |
A partir de 3 040,00 € |
| Durée |
4j / 28h |
| Modes |
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