Expertise

Data Science et Machine learning

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Maîtrisez les techniques avancées de la data science et de l’apprentissage automatique !

Objectifs pédagogiques

Notre formation d’expertise en machine learning et data science offre une expérience pratique et complète pour les professionnels souhaitant maîtriser les techniques avancées de la data science et de l’apprentissage automatique. Les participants acquerront les compétences essentielles pour concevoir, mettre en oeuvre et déployer des modèles de machine learning efficaces en production.

Acquérir une compréhension approfondie des technologies de pointe en matière de machine learning et des outils utilisés au quotidien par les Data Scientists.
Maîtriser les techniques de finetuning des modèles de machine learning pour optimiser les résultats et améliorer les performances.
Apprendre à utiliser des bibliothèques de visualisation de données populaires telles que Matplotlib, Seaborn et Plotly pour visualiser les données et communiquer les résultats de manière efficace.

Modalités et moyens pédagogiques

Notre méthode pédagogique combine des apports théoriques, des exemples concrets et des cas pratiques avec l’expertise de nos formateurs pour offrir une formation complète et engageante, qu’elle soit dispensée en visioconférence ou en présentiel.

Notre programme de formation en machine learning est personnalisé pour chaque participant grâce à une évaluation approfondie de leurs besoins de formation. Des évaluations régulières sont effectuées tout au long du parcours pour mesurer les progrès accomplis, ainsi qu’une évaluation finale pour évaluer les connaissances acquises. Cette approche individualisée permet aux participants d’acquérir les compétences et les connaissances spécifiques à leurs besoins, pour une expérience d’apprentissage plus efficace et pertinente en machine learning.

Niveau requis

Connaissance de base en programmation (Python de préférence).
Connaissance des mathématiques et de la statistique (algèbre linéaire, calcul différentiel et intégral, probabilités, statistiques descriptives).
Connaissance de base en informatique (structure de données, algorithmes, bases de données).

Public concerné

Data analysts
Business analysts
Développeurs
Ingénieurs en intelligence artificielle
Analystes de données marketing
Analystes de données financières
Architectes de solutions de données
Ingénieurs de données cloud
Chefs de projets techniques

Programme détaillé

Module 1 – Les fondamentaux

Introduction aux concepts clés : familiarisez-vous avec les termes, les concepts et les enjeux du domaine de la data science.
Kit de survie : apprenez les bases de la programmation Python, les librairies essentielles et comment les utiliser efficacement.
Maîtriser les outils indispensables : découvrez comment utiliser Github pour la gestion de versions, Jupyter Notebook pour l’analyse interactive et PyCharm pour le développement.

Module 2 – Data Analysis

Data analysis et Data Cleaning : apprenez à extraire, nettoyer et préparer les données en utilisant des requêtes SQL et des API.
Data Visualization : découvrez les principales librairies de visualisation de données comme Bokeh, Seaborn et Plotly pour créer des graphiques interactifs et attrayants.
Statistiques et exploration de données : familiarisez-vous avec les techniques statistiques de base et les méthodes d’exploration de données pour mieux comprendre vos données.

Module 3 – Machine Learning

Apprentissage supervisé / Non supervisé : explorez les différentes méthodes d’apprentissage et leurs applications en utilisant la librairie Scikit-Learn.
Algorithmes de Machine Learning : maîtrisez les techniques courantes telles que SVM, kNN, PCA et Random Forest pour résoudre divers problèmes de classification et de régression.
Évaluation et optimisation des modèles : apprenez à évaluer la performance des modèles de machine learning et à optimiser leurs hyperparamètres pour obtenir les meilleurs résultats.

Module 4 – Data Science avancée

Généralisation des modèles : apprenez à choisir les bonnes méthodes de régularisation pour éviter le surapprentissage et améliorer la performance de vos modèles.
Natural Language Processing : développez vos compétences en gestion de données textuelles en utilisant des outils comme NLTK et SpaCy pour l’analyse et la manipulation de texte.
Techniques avancées de Machine Learning : explorez des algorithmes de machine learning plus avancés, tels que les méthodes ensemblistes, pour améliorer la précision et la robustesse de vos modèles.

Module 5 – Deep Learning

Réseaux de neurones : apprenez les bases des réseaux de neurones, comment les construire et les entraîner pour résoudre des problèmes complexes.
Computer Vision : découvrez comment appliquer les réseaux de neurones pour l’analyse et la classification d’images en utilisant des techniques de computer vision.
Introduction aux architectures avancées : explorez des architectures de deep learning plus avancées, telles que les réseaux de neurones convolutifs (CNN) et récurrents (RNN), pour traiter des données structurées et séquentielles.