MBD4
ANALYSE DE DONNEES ET MACHINE LEARNING
ANALYSE DE DONNEES ET MACHINE LEARNING
Objectifs pédagogiques de la formation :
Acquisition des bases de machine learning
Public concerné :
Dataminers, chargés d’études statistiques, consultants en informatique décisionnelle.
Prérequis : Notions de statistiques , MBD1, MSG2
Durée et lieu :
- Durée : 21 heures sur 3 jours
- Lieu : En Inter au centre de formation Soladis de Paris ou Lyon (pour consulter le calendrier, cliquez sur “S’inscrire”) ou en Intra sur votre site (minimum de 4 personnes)
Tarifs :
- Inter : 2400€ HT par stagiaire
- Intra : Nous consulter pour une offre adaptée à votre entreprise.
Responsable Pédagogique : Catherine TUDAL
“Les méthodes de machine learning sont variées et peuvent paraître très théoriques. Les formateurs de Soladis les appliquent au quotidien dans les projets digitaux ; l’association de l’expertise outil et l’expertise statistique ainsi que cette connaissance du terrain rendent cette formation très opérationnelle.”
Soladis vous invite à participer à cette formation à l’analyse de données de Big Data et aux méthodes de machine learning qui a pour objectif de vous donner un aperçu transverse des méthodes adaptées à la valorisation de données. Cette formation s’adresse à un public averti souhaitant comprendre et approfondir sa connaissance du sujet.
Programme de la formation
Introduction
- Pourquoi la Data Science et le Machine Learning aujourd’hui ?
- Historique : des débuts de l’intelligence artificielle au Deep Learning
- Le métier de Data Scientist : tâches et outils
- Rappels en statistiques descriptives et représentation synthétique des données (fonctions, distribution, estimation, corrélation/régression)
Les algorithmes de Machine learning : théorie et pratique sous R
- Apprentissage supervisé : prédiction et classification (régression linéaire, régression logistique, Support Vector Machine, KNN, Arbres de décision et Random Forests)
- Apprentissage non supervisé : clusterisation et réduction de dimensionnalité (KMeans, Hierarchical Clustering, SVM et PCA, Manifold Learning)
- Deep Learning et réseaux de neurones
- Reinforcement learning
- Analyse textuelle et Hidden Markov Models
Le choix du meilleur algorithme
- Le risque du sur-apprentissage et comment le contourner
- Définir un plan de test
- Recherche d’hyper-paramètres
Les contraintes et les limites du Machine Learning
Un premier projet de Machine Learning
- Mise en pratique avec un premier projet sous Kaggle
N’hésitez pas à revenir vers nous pour plus d’informations concernant cette formation pouvant être organisée dans notre centre de formation (dates fournies sur notre site web) ou directement dans vos locaux.
Soladis - France (siège)
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