Bootcamp Data Full Stack

Data Analysis

Data analysis et Data Cleaning. Apprenez à utiliser Github, lancer des requêtes SQL, utiliser une API

• Data Visualization. Apprenez à utiliser les principales librairies de data viz comme Bokeh, Seaborn ou encore Plotly
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• Data Exploration. Explorez vos données en python afin d'en extraire les principaux insights

MODULE 2

Data EngineeringMODULE 3

• Manipulation d'API. Apprenez à développer et manipuler vos propres API.
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• Mise en production. Vous apprendrez à mettre en production un projet Data. Découvrez les notions de dockerisation, clusters kubernetes.
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• Cloud. Maitrisez les solutions cloud d'Amazon AWS et Google Cloud. Apprenez à monitorer l'activité de vos serveurs
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Machine Learning

• Apprentissage supervisé / Non Supervisé. Explorez ces différentes méthodes d'apprentissages grâce à la librairie Sickit-Learn : SVM, kNN, PCA, Random Forest.
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• Généralisation des modèles. Apprenez à choisir les bonnes méthodes de régularisation.
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• Natural Language Processing. Développer les acquis techniques en gestion de données textes : NLTK, SpaCy...

MODULE 4

Big Data Engineering

• Ecosystème Hadoop. Pouvoir comprendre l'architecture des applicatifs Hadoop et savoir quels sont les apports et les cas d'usage des solutions Hadoop.
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• Bases de données SQL/NoSQL. Apprenez à manipuler les bases de données SQL et NoSQL : MongoDB, ElasticSearch, Neo4J
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• Data Streaming. Apprenez à créer un Data Streaming Pipeline et à maitriser l'utilisation de Kafka

MODULE 5

IA et DEEP LEARNING

• Réseaux de Neurones. Apprenez à construire et entrainer vos premiers réseaux de neurones.
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• Computer Vision. Entrainer vos modèles de détections et de classifications d'images à et deployer vos premières applications.
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• Deep Reinforcement Learning et Transformers. Apprenez à entrainer vos premiers agent ainsi qu'à évaluer un modèle Transformers.

MODULE 6