Taieb Badis

Data Science

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Mis à jour le 28 juin 2022 | Télécharger la version PDF

Formation Data Science

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Formation Data Science

    à distance
  • 120h/15j
  • À partir de 1800.00€*

*Prix minimum hors frais annexes.

Comprendre les financements

Objectifs

  • Maîtriser les fondations Mathématiques & Informatiques pour la Data Science
  • Apprendre à comprendre et modéliser des problématiques métiers
  • Apprendre à étudier les séries temporelles
  • Etre capable de valider des modèles par des méthodes de validation croisée
  • Apprendre à utiliser SHAP pour interpréter localement les modèles
  • Apprendre à optimiser les hyper-paramètres des modèles
  • Comprendre l'architecture Map Reduce sur un algorithme
  • Être capable de déployer le modèle avec Heroku

Points forts

Cette formation concrète et pragmatique est illustrée par un cas d'usage permettant aux participants de se mettre en situation et de devenir opérationnel en Data Science

Publics visés

Data Analyst, Data Scientist, Consultant, Manager Data, Chef de projet Informatique

Domaines

Bases de données - data

Pré-requis

Aucun

Certification

Aucune

Méthode d'évaluation

Questionnaire en ligne

Accessibilité

Aucune information

Conditions d'accès

Programme

Formation Data Science

    Face à face à distance
  • 119h
    Questionnaire en ligne
  • 1h

Module 1 : Préparation des données Construire des graphiques pour comprendre les données Étudier les séries temporelles pour en déduire le comportement des prix Nettoyer les données Encoder numériquement les variables pour l'apprentissage des modèlesModule 2 : Modélisation Comprendre les concepts fondamentaux de l'apprentissage supervisé Savoir appliquer un modèle de Machine Learning avec le modèle linéaire Découvrir les arbres de décision et l'algorithme CART Découvrir les Random Forest Optimiser les hyper-paramètres des modèles Découvrir le modèle XGBoost et le Gradient Boosting Validation des modèles selectionnés  Interpréter les résultats obtenus grâce à la librairie SHAPModule 3 : Déploiement Comprendre Spark et sa différence avec Hadoop Comprendre l'architecture Map Reduce sur un algorithme Découvrie les notions réseaux et de Cloud Computing Déployer un modèle de Machine Learning avec Heroku 

Supervision pédagogique : Assistance technique - Aide en ligne Assistance technique : Par email (sous 24h)

Toutes nos formations sont mises en œuvre dans le respect du label Qualiopi

Ganapati formations est certifié Qualiopi

La certification qualité a été délivrée au titre des catégories suivantes :

  • Action de formation
  • Action permettant de faire valider les acquis de l'expérience
  • Action de formation par apprentissage

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