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Formation Machine Learning et visualisation avec Scikit Learn ou Spark


  • JAML
  • Durée : 2 jours
  • Tarif : 1250 € HT

96%

Taux de satisfaction clients
(sur 1392 évaluations du 19/05/21 au 22/04/24)

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Objectifs

A l’issue de la formation le participant sera capable de comprendre et construire des modèles IA avec Python et restituer les résultats d’analyse.

Prérequis

Connaissance de base en Python (un rappel Python est compris dans la formation)

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

Développeurs souhaitant apprendre à faire du ML avec Scikit Learn ou Spark

Formation(s) associée(s)

Dernière mise à jour

Programme mis à jour le 13 juin 2024
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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.
modules

Les Modules
de formation

Module1
Programme détaillé

• Introductions aux modèles analytiques
• Les outils de la data science : Introduction à l’environnement de développement, rappel Python, introduction Spark.
• Rappel en statistiques
• Visualisation des données (TP: restitution des résultats et analyse graphique)
• Analyse exploratoire des données (TP exploration)
• Préparation des données et feature engineering (TP transformation)
• Les différents modèles IA, les modes d’apprentissage, et la validation des modèles : Classification, Segmentation, réseau (TD: arbre de décision, TP: Classification, comparaison de modèles, recherche du meilleur modèle, impact de la transformation des données sur le résultat, validation, segmentation, réseaux de neurones)

Les prochaines
sessions de formation

Sur demande
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08 juillet 2024
26 août 2024
21 octobre 2024
16 décembre 2024

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