Data Classification et Machine Learning (Live Virtual Class)

Blended learning

À qui s'adresse la formation?

Architectes, Chefs de projets, Data Scientist, Developpeurs

Durée

2,00 jour(s)

Langues(s) de prestation

EN FR

Prochaine session

Objectifs

Ces 2 jours de formation vous permettront d’appréhender le machine learning (aussi appelé apprentissage automatique en français). Une fois que le ou la Data Scientist a effectué son travail de collecte, de nettoyage et d’exploration des données, il s’attaque à la partie de modélisation statistique.

C’est ce processus que nous allons explorer ensemble dans cette formation au machine learning, un ensemble de techniques puissantes permettant de créer des modèles prédictifs à partir de données, sans avoir été explicitement programmées.

  • Définir les étapes de préparation des données, et les algorithmes de Machine Learning.
  • Organiser le traitement des données et structurer les processus de Machine Learning.

Contenu

Introduction
  • Zoom sur les données: format, volumes, structures, …
  • et les requêtes, attentes, des utilisateurs
  • Étapes de la préparation des données
  • Définitions, présentation du data munging
  • Le rôle du data scientist
Étude de cas
  • Mise en oeuvre pratique des différentes phases: nettoyage, enrichissement, organisation des données.
Machine Learning
  • Définition, les attentes par rapport au Machine Learning
  • 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, etc..
Les risques et écueils
  • Importance de la préparation des données
  • L’écueil du "surapprentissage"
Visualisation des données
  • L’intérêt de la visualisation
  • Outils disponibles
  • Exemples de visualisation avec R et Python

Certificat, diplôme

Une attestation de participation sera transmise aux participants

Contact pour cette formation

Nathalie Thielemans / Nassera Aici

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