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Formation - Data Science - Les fondamentaux

Présentation des outils et méthodologies de la Data Science

  • Présentiel ou classe à distance
  • Fondamental
InterIntra Sur Mesure
PRESENTIEL OU CLASSE A DISTANCE
Référence
SEM37
Durée
2 jours (14 heures)
Prix 2023
1 795,00 €  HT
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Référence
SEM37
Durée
2 jours (14 heures)
Forfait intra - En savoir plus
4 595,00€ HT
(Prix pour un groupe de 12 personnes max)
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La Data Science est l'application de méthodes scientifiques mathématiques et statistiques au traitement de l'information. Dans le domaine du Big Data, le volume de données exploitables à disposition ne représenterait aucun intérêt s'il n'y avait pas l'intervention de la Data Science pour réaliser les premiers traitements préparatoires qui permettront par la suite leur interprétation par diverses solutions d'Intelligence Artificielle. Toute personne en charge de l'intégration d'une solution Big Data dans son établissement devrait commencer par aborder les notions fondamentales de Data Science (méthodes et potentiels). En participant à ce séminaire de 2 jours, les participants s'initieront à la transformation de données pour aboutir aux interprétations les plus avancées rendues possibles par le Machine Learning et le Deep Learning.
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Pour qui ?

A qui s'adresse cette formation ?

Pour qui

  • Ingénieurs, analystes, responsables marketing
  • Toute personne intéressée par les techniques de Data Science

Prérequis

  • Connaître l'utilité du Data Mining et les problématiques du Big Data dans les approches statistiques
Programme

Le programme

1 - Introduction

  • Compétences
  • Data Science
  • Machine Learning
  • Big data
  • Deep learning
  • L'apprentissage machine

2 - Les fondamentaux

  • Approche fonctionnelle de base
  • Les variables prédictives
  • Les variables à prédire
  • Les fonctions hypothèses
  • Les estimateurs (biais et variances)
  • Le compromis biais - variance
  • Les fonctions de perte
  • La régularisation des paramètres
  • Optimisation des paramètres

3 - La classification

  • Régression logistique
  • Machines à vecteurs de support (SVM)
  • Arbres de décisions
  • K plus proches voisins (kNN)

4 - Les pratiques

  • Prétraitement
  • Compressions des données
  • Réglages des modèles

5 - L'apprentissage d'ensembles

  • Principes de l'apprentissage d'ensemble
  • Les forêts aléatoires
  • Le gradient boosting

6 - La régression

  • Principes de la régression
  • Explorations des données régressives
  • Performance des modèles de régression

7 - Le clustering

  • Les k-moyens (kMeans)
  • Le clustering hiérarchique
  • L'approche DBSCAN

8 - Le Deep Learning

  • Perceptron
  • Réseaux neuronaux multicouches (MLP)
  • Réseaux neuronaux convolutifs (CNN)
  • Réseaux neuronaux récursifs (RNN)
Objectifs

Les objectifs de la formation

  • Découvrir le monde de la Data Science et les grandes problématiques associées
  • Comprendre comment modéliser un problème de Data Science
  • Découvrir l'intérêt et les apports des algorithmes
  • Disposer d'une première approche du Deep Learning
Evaluation

Evaluation

  • Cette formation fait l'objet d'une évaluation formative.
Points forts

Les points forts de la formation

  • Un séminaire théorique mais pragmatique : de nombreuses démonstrations mettent en perspectives les notions et concepts abordés.
  • Des consultants expérimentés partagent leurs retours d'expérience avec les participants.
  • Un panorama exhaustif des termes techniques et acronymes propres au domaine de la Data Science.
  • Un contenu, une pédagogie et un discours adaptés à des non-initiés.
  • 100% des participants à cette formation se sont déclarés satisfaits ou très satisfaits au cours des 12 derniers mois.

Qualité des formations

ib Cegos est certifié Iso 9001 et Qualiopi.

Dates et villes

Mise à jour le 11/12/2023
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