Formation: Machine Learning : technologies et bonnes pratiques

Durée:2 jours
Prix: 1180 €
Code cours:CB031
Dates:
9 au 10 octobre
11 au 12 décembre

classe virtuelle
(cliquez sur une date pour vous inscrire)

Public:

Chefs de projet, développeurs, data scientists, architectes souhaitant comprendre comment organiser le traitement des données et structurer les processus de Machine Learning.

Objectifs:

Savoir définir les étapes de préparation des données, et les algorithmes de Machine Learning.

Connaissances préalables nécessaires:

Connaissances des principes du BigData, et des architectures techniques mises en oeuvre.

Programme détaillé de la formation


(logo acroreadTéléchargez le programme) :
IntroductionZoom sur les données : format, volumes, structures, ...
et les requêtes, attentes, des utilisateurs.
Etapes de la préparation des données.
Définitions, présentation du data munging
Le rôle du data scientist.
Etude de casMise en oeuvre pratique des différentes phases :
nettoyage,enrichissement,organisation des données.
Machine LearningDéfinition, les attentes par rapport au Machine Learning
Les valeurs d'observation, et les variables cibles.
Ingénierie des variables.
Apprentissage automatiqueLes méthodes : apprentissage supervisé et non supervisé
Classification des données,
Algorithmes : régression linéaire, k-voisins,classification naïve bayésienne, arbres de décision, etc ..
Les risques et écueilsImportance de la préparation des données.
L'écueil du "surapprentissage".
Visualisation des donnéesL'intérêt de la visualisation.
Outils disponibles,
Exemples de visualisation avec R et Python

Pythagore F.D.
01 55 33 52 10
pfd@pythagore-fd.fr

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Code Cours:CB031

Contenu de la formation
Machine Learning : technologies et bonnes pratiques:

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