Introduction à la Data Science

1 jour II Code CNCP : 2234 II Certif info : 93835

/Introduction à la Data Science

Cette formation va vous initier à la data science moderne, également appelée science des données en français. Vous allez comprendre l’utilité de la data science pour obtenir des informations exploitables à partir de divers jeux de données complexes. Vous allez aborder les notions de la programmation, des statistiques, des mathématiques, de machine learning, d’analyse de données, de visualisation et de big data. Vous apprendrez à collecter des données via des API web ou via le scraping, et aborderez les technologies R, Python et SQL ainsi que certaines techniques d’analyse (machines à vecteurs supports et forêts aléatoires).

Les objectifs de la formation Introduction à la Data Science

A l’issue de la formation « Introduction à la data science», les apprenants auront les capacités de :

  • Comprendre la data science et les opportunités pour les entreprises
  • Bien positionner la data science dans la chaîne de traitement des données
  • Apprendre à modéliser un problème de Data Science
  • Découvrir l’intérêt des algorithmes
  • Concevoir l’architecture
  • Choisir les composants techniques
Lien vers site CPF

Les prérequis de la formation Introduction à la Data Science

Connaître l’utilité du Data Mining et les problématiques du Big Data dans les approches statistiques
  • Avoir des connaissances minimum de Linux et des lignes de commandes
  • Connaissances du langage java et de son écosystème (maven, IDE)
  • Avoir des connaissance sur le réseau
  • Avoir des connaissances de ce que sont REST/HTTP
  • Avoir des connaissances du format Json, Yaml

Vous n’avez pas les prérequis nécessaires pour la formation Introduction à la Data Science ? Contactez-nous pour étudier ensemble un parcours sur mesure et garantir ainsi la réussite de votre projet.

Lien vers site CPF

Le public de la formation Introduction à la Data Science

La formation certifiante «Introduction à la data science », s’adresse à tout public salarié, demandeur d’emploi ou en reconversion professionnelle et souhaitant acquérir des compétences en BIG DATA, notamment:

  • Directeurs/chefs de projet ou responsable métier
  • Responsable système d’informations
  • Consultants en business intelligence
  • Ingénieurs d’étude, de recherche et développement
  • Architecte système et logiciel
  • Consultants techniques
  • Consultants business
  • Statisticiens et Mathématiciens
  • Data scientist (analyse de données) ou Data miner (fouilleur des données)
  • Tout développeur ou informaticien souhaitant développer des compétences en analyse de données et BIG DATA
Lien vers site CPF

0

Certif Info

0

Code CNCP

0

Jour

0

Heures

Contenu de la formation
Introduction à la Data Science

Introduction à la Data Science

Big data

Deep learning

  • Perceptron
  • Réseaux neuronaux multicouches (MLP)
  • Réseaux neuronaux convolutifs (CNN)
  • Réseaux neuronaux récursifs (RNN)

Machine Learning

  • Apprentissage automatique supervisé/ non supervisé
  • Algorithmes du Machine Learning

Principes de la data science

  • Approche fonctionnelle de base
  • Variables prédictives
  • Variables à prédire
  • Fonctions hypothèses
  • Estimateurs (biais et variances)
  • Compromis biais – variance
  • Fonctions de perte
  • Régularisation des paramètres
  • Optimisation des paramètres

Clustering

  • k-moyens (kMeans)
  • Clustering hiérarchique
  • Approche DBSCAN

Classification

  • Régression logistique
  • Machines à vecteurs de support (SVM)
  • Arbres de décisions
  • K plus proches voisins (kNN)

Traitements en Data Science

  • Compressions des données
  • Réglages des modèles

Principes de l’apprentissage d’ensemble

  • Forêts aléatoires
  • gradient boosting

Principes de la régression

  • Explorations des données régressives
  • Performance des modèles de régression

Atelier Cas pratique

Une attestation d’assiduité sera délivrée après la validation de toutes les compétences du module Introduction à la Data Science.

Modalités De Formations

INTRODUCTION À LA DATA SCIENCE

Le module INTRODUCTION À LA DATA SCIENCE est disponible en 3 modalités : E-learning tutoré, Blended Learning et en présentiel.

FOAD / E-Learning tutoré

La formation certifiante Introduction à la Data Science est disponible en e-learning tutoré. Vous serez accompagné par un formateur / tuteur tout au long de la formation.

Blended-Learning

La formation certifiante Introduction à la Data Science est disponible en Blended learning. La partie apprentissage se déroule en e-learning, et les projets fil rouge en présentiel.

Présentiel

La formation certifiante Introduction à la Data Science est disponible en présentiel ou en distanciel. La formation sera animée par un formateur à distance ou en classe.

Financement et Éligibilité

de la formation INTRODUCTION À LA DATA SCIENCE

CPF

CPF « Compte Personnel de Formation.

VAE

VAE: Validation des Acquis de l’Expérience.

AIF

AIF : Aide Individuelle à la Formation par Pôle Emploi.

CPF de transition

CPF de transition pour une Reconversion Professionnelle.

Contrat PRO

Contrat d’alternance ou de Professionnalisation.

POEc

Préparation Opérationnelle Emploi Collective.

PDC

Plan de Développement de Compétences de l’entreprise.

AFPR

Action de Formation Préalable à l’Embauche.

POEi

Préparation Opérationnelle Emploi Individuelle.

Besoin d'un