Micropole Institut

Data Science et machine Learning - Les fondamentaux

Par Micropole Institut

Objectifs

Cette formation Data Science et Machine Learning, les fondamentaux vous permettra de :

  • Savoir reconnaître une problématique business qui profiterait de l'apport de la data science
  • Mettre en place une gouvernance projet dédié
  • Choisir les bons outils en fonction de la problématique

Programme

CHAPITRE 1 : data science et data mining

  • Introduction au data mining
  • Différence entre data science, data mining, machine learning
  • Les principales méthodes en data science :

    • Le data mining : régression, arbre de decision, k-means
    • Le SVM,
    • Le machine learning : boosting et bagging, gradient boosting, random forest, xgboost.
    • Introduction au deep learning : principes des réseaux de neurone, algorithme de Kohonen, le perceptron multicouche.

CHAPITRE 2 : principe du big data

  • L'architecture distribuée
  • Principe d'un cluster Hadoop : map reduce, Yarn, HDFS,
  • Présentation de Spark

CHAPITRE 3 : Overview des principaux outils

  • R, Python
  • Les solutions payantes : SAS, Dataiku, Spark avec pyspark, les solutions Cloud (zoom sur AWS).

CHAPITRE 4 : Présentation d'un use case en Python (le code sera fourni en format Jupyter).

  • Construction du data frame d'études
  • Présentation des résultats d'un arbre de décision, d'une forêt aléatoire, d'un xgboost et d'un perceptron multicouche.

Pédagogie

1 poste et 1 support par stagiaire
8 à 10 stagiaires par salle
Remise d'une documentation pédagogique papier ou numérique pendant le stage
La formation est constituée d'apports théoriques, d'exercices pratiques, de réflexions et de retours d'expérience

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