Machine Learning en Python

Dernière mise à jour : 17/02/2021

Description
Module 1 : Qu'est-ce que le Machine Learning ?
  • Introduction au Machine Learning
  • Exemples d'utilisation dans différents secteurs
  • Identification des problématiques adressées par le Machine Learning
  • Les différents types de Machine Learning : régression, classification, supervisé, non supervisé

Module 2 : Les librairies Python scientifique :
  • Les basiques : Numpy, pandas, et matplotlib
  • La librairie Scikit-learn
  • Les notebooks Jupyter

Module 3 : Algorithmes de Machine Learning supervisés, théorie et pratique :
  • Régression linéaire polynomiale
  • Régression logistique
  • K plus proches voisins (KNN)
  • Arbres de décision
  • Random Forests

Module 4 : Evaluer un modèle prédictif :
  • Comment mesurer la qualité d'un modèle
  • Principaux critères d'évaluation
  • Créer son propre critère d'évaluation

Module 5 : Optimiser ses modèles prédictifs :
  • Grille d'optimisation
  • Recherche aléatoire
  • Optimisation de la valeur seuil
  • Eviter l'overfitting

Module 6 : Processus projet :
  • Les étapes d'un projet de Machine Learning
  • Déployer le modèle en production
  • Superviser et mettre à jour le modèle

Module 7 : Algorithmes de Machine Learning non supervisés :
  • Clustering : K-means et DBScan
  • Détection d'anomalie : Isolation Forests
Objectifs de la formation
Dans cette formation vous apprendrez à analyser des jeux de données, à les modéliser, à entraîner un modèle prédictif et à le déployer. L'alternance de théorie et de pratique permet de comprendre les algorithmes utilisés et de constater leurs principales propriétés sur des jeux de données réels.
A l'issue de la formation vous saurez identifier les cas d'usage exploitables par le Machine Learning, comprendrez le processus projet à mettre en œuvre et serez en mesure de créer et de d'utiliser vos premiers modèles.
Public visé
Développeur, data engineer, data analyst, data scientist, chercheur, ingénieur R&D, chef de projet technique, statisticien, et toute personne travaillant dans la data et sachant manipuler du code informatique
Prérequis
Pour suivre cette formation, les apprenants doivent connaitre un langage de programmation, idéalement python.
Modalités pédagogiques
Inter-Entreprises
Intra-Entreprises et sur-mesure
En présentiel et/ou téléprésentiel (à distance)
Moyens et supports pédagogiques
Dans le cas d'une formation présentielle dans nos locaux, salle de formation équipée :
- un poste informatique par apprenant
- un bloc-notes + stylo
- un support de cours
- un espace de partage en ligne
- un vidéoprojecteur
- un tableau blanc
- connexion Internet
Modalités d'évaluation et de suivi
Questionnaire de satisfaction de fin de stage.

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Lieu :
Balma
Salle à définir - AIX - 970, rue René Descartes Horizon Ste-Victoire Bat B 13100 Aix en Provence FRANCE
Détail des horaires :
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  • 05/07/21 → 07/07/21 Nouveauté Balma
  • 05/07/21 → 07/07/21 Nouveauté Aix en Provence