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Objectifs

Comprendre comment organiser le traitement des données et structurer les processus de Machine Learning.

Pré-requis

Posséder une culture informatique de base.

La formation en détail

Les sessions de formation ont lieu de 9h00 à 12h30 et de 13h30 à 17h00

Introduction au machine learning

  • Le Big Data et le machine learning.
  • Zoom sur les données et les requêtes, attentes, des utilisateurs
  • Les étapes de la préparation des données.
  • le data munging/wrangling
  • Le rôle du data scientist

Le Machine Learning

  • Définition, les attentes par rapport au Machine Learning
  • Les valeurs d’observation, et les variables cibles.
  • Ingénierie des variables
  • Comment choisir l’algorithme et les variables de l’algorithme.

Apprentissage automatique

  • Les algorithmes d’apprentissage supervisés, non supervisés
  • Classification des données
  • Les étapes de construction d’un modèle prédictif.
  • Détecter les valeurs aberrantes et traiter les données manquantes.
  • 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 ».
  • Les limites du Machine Learning

La visualisation des donnés

  • L’intérêt de la visualisation.
  • Outils disponibles,

Machine learning en production

  • Les spécificités liées au développement d’un modèle en environnement distribué.
  • Le déploiement Big Data avec Spark et la MLlib.
  • Le Cloud : Amazon, Microsoft Azure ML, IBM Bluemix…
  • La maintenance du modèle

Exemples de visualisation avec R et Python

  • Réflexion de groupe et apports théoriques du formateur.
  • Travail d’échange avec les apprenants sous forme de réunion – discussion.
  • Utilisation de cas concrets issus de l’expérience professionnelle.
  • Validation des acquis par des questionnaires, des tests d’évaluation, des mises en situation et des jeux pédagogiques.
  • Alternance entre apports théoriques et exercices pratiques (en moyenne sur 30 à 50% du temps)

Chefs de projet, développeurs, data scientists, architectes

En formation présentielle

Accueil des apprenants dans une salle dédiée à la formation et équipée avec :

  • Ordinateurs
  • Vidéo projecteur ou Écran TV interactif
  • Tableau blanc ou Paper-Board

En formation distancielle

A l’aide d’un logiciel comme ® Microsoft Teams ou Zoom, un micro et une caméra pour l’apprenant.

  • Suivez une formation en temps réel et entièrement à distance. Lors de la session en ligne, les apprenants interagissent et communiquent entre eux et avec le formateur.
  • Les formations en distanciel sont organisées en Inter-Entreprise comme en Intra-Entreprise.
  • L’accès à l’environnement d’apprentissage (support de cours, ressources formateur, fichiers d’exercices …) ainsi qu’aux preuves de suivi et d’assiduité (émargement, évaluation) est assuré.
  • Les participants recevront une convocation avec le lien de connexion à la session de formation.
  • Pour toute question avant et pendant le parcours, une assistance technique et pédagogique est à disposition par téléphone au 02 35 12 25 55 ou par email à commercial@xxlformation.com
  • Positionnement préalable oral ou écrit.
  • Feuille de présence signée en demi-journée.
  • Evaluation des acquis tout au long de la formation.
  • Questionnaire de satisfaction
  • Attestation de stage à chaque apprenant
  • Evaluation formative tout au long de la formation.
  • Evaluation sommative faite par le formateur.
  • Nos formateurs sont des experts dans leurs domaines d’intervention
  • Leur expérience de terrain et leurs qualités pédagogiques constituent un gage de qualité

Inscription

Inter
Intra
Sur Mesure
Durée :
2 jours
Tarif :
750 € HT - Prix jour / personne
Référence :
5-TEC-ML

Prochaines sessions

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