Datascience & Intelligence Artificielle

DURÉE:
3 jours
ID:
BDSA
PRIX
1 980.00 HT

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