Bigdata
IT Informatique et Technique
Formation Machine Learning : technologies et bonnes pratiques

Connaissances préalables pour suivre cette formation Bigdata :

• Connaissances des principes du BigData, et des architectures techniques mises en oeuvre

Public de cette formation Bigdata :

• Chefs de projet, développeurs, data scientists, architectes souhaitant comprendre comment organiser le traitement des données et structurer les processus de Machine Learning

Objectifs de cette formation Bigdata :

• Savoir définir les étapes de préparation des données, et les algorithmes de Machine Learning



Méthodes pédagogiques de cette formation Bigdata :

• 6 à 12 personnes maximum par cours, 1 poste de travail par stagiaire
• Remise d’une documentation pédagogique papier ou numérique pendant le stage
• La formation est constituée d’apports théoriques, d’exercices pratiques et de réflexions

Formateur de cette formation Bigdata :

• Consultant-formateur expert Bigdata

Méthodes d'évaluation des acquis de cette formation Bigdata :

• Auto-évaluation des acquis par le stagiaire via un questionnaire
• Attestation de fin de stage adressée avec la facture

Contenu détaillé de cette formation Machine Learning : technologies et bonnes pratiques :


     Introduction

    • Zoom sur les données : format, volumes, structures... et les requêtes, attentes, des utilisateurs
    • Etapes de la préparation des données
    • Définitions, présentation du data munging
    • Le rôle du data scientist

     Etude de cas

    • Mise en oeuvre pratique des différentes phases : nettoyage, enrichissement, organisation des données

     Machine Learning

    • Définition, les attentes par rapport au Machine Learning
    • Les valeurs d'observation, et les variables cibles
    • Ingénierie des variables

     Apprentissage automatique

    • Les méthodes : apprentissage supervisé et non supervisé
    • Classification des données
    • Algorithmes : régression linéaire, k-voisins, classification naïve bayésienne, arbres de décision, etc.

     Les risques et écueils

    • Importance de la préparation des données
    • L'écueil du "surapprentissage"

     Visualisation des données

    • L'intérêt de la visualisation
    • Outils disponibles
    • Exemples de visualisation avec R et Python


INTER INTRA Classe virtuelle

Produit : Formation Bigdata

Code du stage : PYCB031

Durée de la formation : 2 jours

Prix (HT) : 1180 €

Option déjeuner (HT) : 23 €/jour

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