A l’issue de la formation le participant sera capable de :
Savoir à installer et configurer Dataiku DSS
Comprendre comment utiliser Dataiku DSS depuis l’interface web ou des API
Savoir préparer les données
Savoir utiliser les interfaces graphiques
- BDD & Décisionnel
- Décisionnel
Formation – Dataiku DSS – Prise en main de Data Science Studio
Objectifs
Prérequis
Connaissance des principes de la manipulation de données et du machine learning
Cette formation ne peut être financée que dans le cadre d’un projet d’entreprise (prise en charge entreprise ou OPCO). Les dossiers à financement personnel et CPF ne sont pas pris en compte.
Public
Chefs de projet, Développeurs, Data-scientists, Utilisateurs de Dataiku DSS
Dernière mise à jour
Programme mis à jour le 31 janvier 2024
Bon à savoir
Evaluez votre niveau
Pour vous aider à bien choisir votre formation, nous vous proposons soit un entretien avec le formateur soit un test d’évaluation. Cela vous assurera que vous disposez des connaissances nécessaires pour suivre la formation dans des conditions optimales.
Formations modulables
Toutes nos formations sont disponibles en présentiel comme en distanciel, en mode coaching individuel ou en groupe de 3 à 6 participants maximum.
Travaux pratiques
Nos formations comprennent de nombreux travaux pratiques pour un meilleur apprentissage (60 % de pratique). Nous proposons également de travailler sur vos données pour une meilleure expérience.
Les Modules
de formation
Module1
Présentation, concepts DSS
Mise à disposition des méthodes et outils de data-sciences à partir d’une interface graphique ou de langages de requêtage ou de programmation (Python, SQL, R)
Notions de projet, data, dataset, recipes
Premiers pas avec Dataiku DSS : exemples
Outils collaboratifs : Wiki, tags, discussions…
Module2
Connexion aux données
Connecteurs disponibles, formats de fichiers, formats spécifiques hadoop/Spark
Chargement des fichiers, emplacement des fichiers
Système de fichiers, HDFS, Amazon S3, stockage Google Cloud, etc …
FTP, connexion ssh, connexion aux bases de données SQL
Autres stockages : Cassandra, MongoDB, Elasticsearch, …
Module3
Préparation des données
Scripts de préparation, échantillonnage, exécution
Les différents moteurs d’exécution : DSS, Spark, base de données SQL, Spark
Module4
Graphiques et statistiques
Présentation des types de graphiques disponibles et configuration
Echantillonnage et exécution
Graphiques de base, tables, nuages de points
Visualisation cartographique, etc…
Réalisation d’exercices pratiques
Fonctionnalités statistiques disponibles
Module5
Machine Learning
Apprentissage supervisé et non supervisé
Algorithmes utilisés, scoring, deep learning, optimisation de modèles, …
Module6
Flow/Recipes
Interface graphique de gestion des cycles de traitement, des datasets, des traitements
Paramétrage de l’exécution en parallèle, des données géographiques
Export en format pdf ou images, etc …
Module7
Interfaces de programmation
Présentation des différentes interfaces : SQL, Python, R
Exemples d’interrogations SQL et Python
Interfaçage avec Spark
Les prochaines
sessions de formation
Sur demande
Vous souhaitez organiser cette formation à une date spécifique ?Contactez-nous en remplissant le formulaire ci-dessous
14 octobre 2024
16 décembre 2024
17 février 2025
07 avril 2025
