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Fondamentaux de la Data Science – BFDA
Pour que la Data Science n’ait plus aucun secret !
Presentiel
14.0H
Initiation
non
*Niveau : Ne correspond pas à un niveau de difficulté mais à un niveau de spécialisation recherché
Programme :
- Introduction à la Data Science et à son écosystème
- Différences entre statistiques, data science, intelligence artificielle
- Panorama des champs d’application (santé, finance, industrie, e-commerce)
- Cycle de vie d’un projet Data Science
- Les 4 V du Big Data (volume, vélocité, variété, véracité)
- Présentation des outils : Python, Jupyter, Pandas, NumPy
- Traitement des données et algorithmes de base
- Feature Engineering, traitement des valeurs manquantes
- Réduction de dimension (ACP)
- Régression linéaire, polynomiale et logistique
- K-plus proches voisins (KNN), Arbres de décision
- Évaluation de modèles et algorithmes complexes
- Métriques : accuracy, précision, rappel, F1-score
- Validation croisée, train/test split
- Random Forest, Gradient Boosting, SVM
- Clustering : K-means, DBSCAN
- Premiers pas en Deep Learning et conclusion
- Perceptron et MLP (réseaux multicouches)
- Notions de CNN / RNN (survol)
- Introduction à Spark MLlib
- Notion d’Open Data et gouvernance des données
Objectif :
- Comprendre les concepts clés de la Data Science et du Big Data
- Identifier les principales étapes d’un projet Data Science
- Manipuler les données : nettoyage, visualisation, transformation
- S’initier aux algorithmes de Machine Learning et Deep Learning
- Connaître les outils, environnements et langages associés (Python, Pandas, scikit-learn…)
Public :
Analystes, chefs de projet, responsables métier, équipes IT, gestionnaires de données, toute personne impliquée dans un projet de traitement de données ou d’IA
Prérequis :
Aucun
Méthode pédagogique :
- Exposés à partir d’un diaporama
- Echanges d’expériences
- Réalisation d’exercices pratiques
Moyens d’évaluation :
- Evaluation des acquis de la formation par le biais de QCM et/ou d’exercices pratiques
- Questionnaire de satisfaction à chaud complété par chacun à l’issue du stage
- Questionnaire d’évaluation à froid complété par chacun entre 2 et 3 mois après le stage
Pour tout renseignement sur nos formations :
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Pour les présentiels, le lieu de formation sera précisé ultérieurement, au plus tard dans la convocation de formation. Formation accessible à partir de 3 stagiaires.
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Presentiel
7.0H
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