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MACHINE LEARNING

  • 2 Jours
  • REF: 5-MACHINE
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  1. Introduction
  • Zoom sur les données et les requêtes, attentes, des utilisateurs.
  • Les étapes de la préparation des données.
  • Qu’est la data munging ?
  • Le rôle du data scientist.
  1. Le Machine Learning
  • Définition, les attentes par rapport au Machine Learning
  • Les valeurs d’observation, et les variables cibles.
  • Ingénierie des variables.
  1. Apprentissage automatique
  • Les méthodes : apprentissage supervisé et non supervisé
  • Classification des données,
  • Algorithmes : régression linéaire, k-voisins,classification naïve bayésienne, arbres de décision, etc ..
  1. Les risques et écueils
  • Importance de la préparation des données.
  • L’écueil du « surapprentissage ».
  1. La visualisation des donnés
  • L’intérêt de la visualisation.
  • Outils disponibles,
  • Exemples de visualisation avec R et Python
  • Savoir définir les étapes de préparation des données, et les algorithmes de Machine Learning

Chefs de projets

Architectes

Développeurs

Connaître les principes du Big Data

Avoir des notions sur les architectures techniques mises en œuvre

Formateur expert du domaine, 1 ordinateur par stagiaire, 1 support de cours version papier ou numérique par stagiaire, 1 PC formatur relié au vidéo projecteur, 1 tableau blanc, 1 feuille de présence à la demi-journée

Tout au long de la formation, des évaluations formatives sont réalisées. A l'issue de la formation, une validation des acquis par le formateur a lieu ainsi qu’une évaluation à chaud réalisée par le stagiaire.

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