Machine Learning - Technologies et bonnes pratiques


2 j (14 heures)
Tarif : 1950€HT
À DISTANCE PRESENTIEL
Ref : MALE

Les objectifs

- Définir les étapes de préparation des données et les algorithmes de Machine Learning
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En quelques mots...

Public

Chefs de projets, développeurs, data scientists, architectes ou toute personne souhaitant comprendre comment organiser le traitement des données et structurer les processus de Machine Learning

Pré-requis

Avoir connaissance des principes du Big Data et des architectures techniques mises en oeuvre

Méthodes et Moyens pédagogiques

Formation réalisée en présentiel ou à distance selon la formule retenue - Exposés, cas pratiques, synthèse, assistance post-formation pendant trois mois - Un poste par stagiaire, vidéoprojecteur, support de cours fourni à chaque stagiaire.

Modalités de suivi et d'évaluations

Feuille de présence émargée par demi-journée par les stagiaires et le formateur Exercices de mise en pratique ou quiz de connaissances tout au long de la formation permettant de mesurer la progression des stagiaires Questionnaire d’évaluation de la satisfaction en fin de stage Auto-évaluation des acquis de la formation par les stagiaires Attestation de fin de formation

Programme détaillé

INTRODUCTION

  • Zoom sur les données
  • - Format
  • - Volumes
  • - Structures
  • Requêtes
  • Attentes
  • 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
  • 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...

LES RISQUES ET ECUEILS

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

VISUALISATION DES DONNEES

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

Ils parlent de cette formation

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Test témoignage Excel - Initiation

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