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Data Analyse et le Machine Learning : De la théorie à la pratique des bases de l'IA

Cette formation de deux jours vous permettra de vous familiariser avec les concepts fondamentaux de la Data Analyse et du Machine Learning. Vous apprendrez à utiliser Python pour analyser des données et mettre en place des modèles de Machine Learning. Vous découvrirez également les détails techniques de la mise en place et de l'évaluation d'un modèle. En fin de formation, vous aurez une compréhension pratique de l'impact de la Data Analyse et du Machine Learning dans divers secteurs.

14 heures sur 2 jours

à Paris & à distance
(Zoom, Google Meet, etc.).
Nous nous engageons à vous répondre dans un délai de 48h

1 500 € HT / personne

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QUALIOPI

8 stagiaires maximum par session.
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Objectifs de la formation

Data Analyse et le Machine Learning : De la théorie à la pratique des bases de l'IA

Acquérir une connaissance approfondie des méthodes fondamentales d'analyse des données.
Comprendre les concepts et algorithmes classiques du Machine Learning.
Découvrir les détails techniques de la mise en place et de l'évaluation d'un modèle de Machine Learning.
Apprendre à utiliser Python pour l'analyse de données et le Machine Learning.
Développer une compréhension pratique de l'impact de la Data Analyse et du Machine Learning dans divers secteurs.

Pré-requis

Maîtrise des fondamentaux de la programmation Python (variables, boucles, librairies)

Pour qui ?

Cette formation s'adresse à toute personne souhaitant pouvoir analyser des données et utiliser des modèles de machine learning. Cette formation s'adresse à toute personne souhaitant acquérir des compétences en Data Analyse et Machine Learning. Que vous soyez un professionnel cherchant à améliorer vos compétences, un étudiant désireux d'explorer ces domaines, ou simplement un passionné de technologie, cette formation est faite pour vous.

Avoir suivi

Aucun programme supplémentaire n'est requis pour suivre cette formation.

Au programme

Jour 1 - Data Analyse

Introduction à l'IA

  • Concepts clés de l'IA
  • Applications de l'IA dans le monde réel
  • Limites et risques de l'IA (biais, attaques)

Analyse univariée des données

  • Statistiques descriptives (moyenne, médiane, écart-type, quartiles)
  • Distribution (lois de probabilités)
  • Visualisation de données (types de graphiques, interprétation)
  • Nettoyage des données (gestion des valeurs manquantes, des doublons, des outliers)

Transformation de données

  • Normalisation et logarisation des données
  • Transformation des variables qualitatives (one-hot encoder)
  • Création de nouvelles colonnes (feature engineering)

Analyse multivariée

  • Méthodes fondamentales d'analyse multivariée (corrélations, tendances, patterns)
  • Tests statistiques (intuition, types, interprétation)

Jour 2 - Machine Learning

Bases du machine learning

  • Analyse sémantique : Intelligence Artificielle, Machine Learning, Deep Learning
  • Principe d'une prédiction (backtesting, correlation, causalité)
  • Type d'apprentissage des modèles (supervisé, non-supervisé)
  • Types de problèmes (regression, classification)

Mise en place d'un modèle

  • Mise en place d'un modèle, méthodologie d'une modélisation
  • Optimisation (cross validation, overfitting, complexité des modèles)
  • Mesures de performance (RMSE, matrice de confusion, précision)

Analyse de modèles fondateurs

  • Régression linéaire et logistique (poids, descente de gradients, sigmoide)
  • Arbre de classification et Random Forest (mesure de split, profondeur, voting)
  • K-means (centroids, mesure du coude / silhouette)

Approche métier

  • Combinaison des approches quantitative et métier (choix des mesures, pondération)
  • Interprétation des modèles (globale et locale)
  • Jeux de données déséquilibrés (LIME, SHAP)

Modèles avancés

  • Deep Learning (réseaux neuronaux, réseaux convolutionnels, NLP)
  • Transfer Learning

Méthode pédagogique

8 participants maximum, un poste par stagiaire et un support de cours est remis en fin de stage. La formation est constituée d'apports théoriques, de démonstrations et de mises en pratique basées sur des exercices (méthode démonstrative).

Accessibilité

Cette formation est accessible aux personnes en situation de handicap.

Modalité de validation des acquis

Évaluation continue des connaissances via des exercices et/ou ateliers et des acquis via un questionnaire en fin de formation. Attestation de fin de stage (certificat de réalisation). Émargement quotidien d'une feuille de présence.

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du 27 mai au 28 mai 2024
1500 €
Disponibilité Printemps
du 19 août au 20 août 2024
1500 €
Disponibilité Été
du 12 Nov au 13 Nov 2024
1500 €
Disponibilité Automne
du 04 févr au 05 févr 2025
1500 €
Disponibilité Hiver
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