Programme détaillé

INTRODUCTION AUX DATA SCIENCES

• Qu'est-ce que la data science ?
• Qu'est-ce que Python ?
• Qu'est-ce que le Machine Learning ?
• qu'est-ce que le Deep Learning ?
• Apprentissage supervisé vs non supervisé ?
• Les DataLake, DataMart et DataWharehouse

RAPPELS DE PYTHON POUR LES DATA SCIENCE

• Les bases de Python
• Les listes
• Les tuples
• Les dictionnaires
• Les modules et packages
• L'orienté objet
• Le module math
• Les expressions lambda
• Map, reduce et filter
• Les générateurs
• Anaconda
• PIP

MACHINE LEARNING

• Mise en place d'une machine learning supervisé
• Qu'est-ce qu'un modèle et un dataset ?
• Quest-ce qu'une régression ?
• Les différents types de régression
• La régression linéaire
• Gestion du risque et des erreurs
• Quartet d'Anscombe
• Trouver le bon modèle
• La classification
• Apprentissage
• No Free Lunch

NUMPY

• Les tableaux et les matrices
• L'algèbre linéaire avec Numpy
• Matplotlib

TENSORFLOW

• Installation
• Le machine learning par GPU
• L'API Tensorflow

MACHINE LEARNING AVEC TENSORFLOW

• Les tensors
• Le typage et les shapes Tensor
• Le machine Learning TensorFlow
• La régression linéaire
• La création du modèle
• L'échantillonnage
• La randomisation
• L'apprentissage avec fit
• La prédiction du modèle

PANDAS

• L'analyse des données avec Pandas
• Les DataFrames
• La théorie ensembliste avec Pandas
• L'importation des données CSV
• L'importation de données SQL
• Pandas et TensorFlow

LES RÉSEAUX NEURONAUX

• Le perceptron
• Les réseaux neuronaux
• Les réseaux pythons
• Les fonctions d'activation
• La front propagation
• La back propagation
• Le gradient neuronal
• La deep learning

LES RÉSEAUX NEURONAUX AVEC TENSORFLOW

• Les modèles TensorFlow
• Les limitations
• Sérialisation du modèle avec Tensor

LE DEEP LEARNING AVEC KERAS

• Introduction à Keras
• Keras et l'orienté objet
• Les réseaux neuronaux avec Keras
• Le paramétrage de Keras
• Le deep learning supervisé type Alpha Go
• Le deep learning non supervisé type Alpha 0
• Sérialisation du modèle avec Keras
• Portabilité de Keras
• Dimensionnement du réseau neuronal

TENSORFLOW GPU

• CUDA
• Principe de fonctionnement d'un GPU
• Application des propagations sur GPU
• Paramétrage GPU
• Mise en place d'une ferme de GPU
• Dimensionnement du réseau neuronal GPU