Data Scientist & Analyst Practitioner
OBJECTIFS :
- Cette formation certifiante d’une durée de 3 jours consécutifs apporte aux participants un véritable savoir-faire en Data Science
- Savoir collecter les données en vue de l’analyse
- Programmer des algorithmes de Machine Learning
- Savoir s’intégration à des équipes pluridisciplinaires pour valoriser les informations cachées dans le Big Data
- Être capable de traduire un besoin métier en une problématique Data science puis savoir proposer les meilleurs algorithmes pour y apporter une solution adaptée.
PROGRAMME DE FORMATION:
Analyse descriptive
- Modélisation descriptive
- Analyse préliminaire des données
- Préparation des données
- Réduction, identification et sélection de variables (Analyse en Composante Principale)
- Algorithmes de clustering
- Interprétation des modèles descriptifs
Modélisation prédictive et outils
- Modélisation prédictive
- Algorithmes de classification
- Algorithmes de régression
- Evaluation des modèles prédictifs
- Combinaison de modèles
- Classification des outils et principales plateformes du marché
Spécialités
- Règles d’association
- Séries temporelles
- Systèmes de recommandation
- Analyse textuelle
- Réseaux de neurones pour l’IA
Examen de certification
La certification Data Scientist & Analyst Practitioner valide la capacité des stagiaires à intégrer immédiatement une équipe projet Big Data et leur permet de préparer les spécialités Data Scientist & Analyst Advanced.
INFORMATIONS COMPLÉMENTAIRES :
PUBLIC VISÉ
- Toute personne souhaitant valoriser ses compétences en Data science ou en Intelligence Artificielle
PRÉ-REQUIS
- Être titulaire de la certification Big data Foundation ou équivalent
- Compétences en mathématiques (analyse, algèbre, statistiques)
- Posséder des notions d’algorithmique informatique
RESSOURCES
- Supports pédagogiques
- 40% de théorie
- 60% de pratique
MODALITÉS D’ACCÈS
- Présentiel
- A distance
- Interentreprises
- Intra-entreprise
MÉTHODES PÉDAGOGIQUES
- Apport magistral et interactivité
- Travaux pratiques
ÉVALUATION
- Exercices pratiques
- Mise en situation
