Plan du cours
Introduction à la science des données/à l'IA
- Acquisition des connaissances grâce aux données
- Représentation des connaissances
- Création de valeur
- Aperçu de la science des données
- Écosystème de l'IA et nouvelle approche de l'analyse
- Technologies clés
Flux de travail de la science des données
- CRISP-DM
- Préparation des données
- Planification des modèles
- Construction des modèles
- Communication
- Déploiement
Technologies de la science des données
- Langages utilisés pour le prototypage
- Technologies de mégadonnées
- Solutions de bout en bout aux problèmes courants
- Introduction au langage Python
- Intégration de Python avec Spark
L'IA dans l'entreprise
- Écosystème de l'IA
- Éthique de l'IA
- Comment propulser l'IA dans les entreprises
Sources de données
- Types de données
- SQL par rapport à NoSQL
- Stockage des données
- Préparation des données
Analyse des données – Approche statistique
- Probabilités
- Statistiques
- Modélisation statistique
- Applications en entreprise à l'aide de Python
Apprentissage automatique dans les entreprises
- Supervisé par rapport à non supervisé
- Problèmes de prévision
- Problèmes de classification
- Problèmes de regroupement
- Détection d'anomalies
- Moteurs de recommandation
- Extraction de motifs d'association
- Résolution de problèmes d'apprentissage automatique avec Python
Apprentissage profond
- Problèmes où les algorithmes d'apprentissage automatique traditionnels échouent
- Résolution de problèmes complexes avec l'apprentissage profond
- Introduction à TensorFlow
Traitement du langage naturel
Visualisation des données
- Résultats de rapports visuels de la modélisation
- Écueils courants en visualisation
- Visualisation des données avec Python
Des données à la décision – Communication
- Créer un impact : storytelling axé sur les données
- Efficacité de l'influence
- Gestion des projets de science des données
Pré requis
Aucune exigence particulière n'est requise pour suivre ce cours.
Nos clients témoignent (7)
Les exercices pratiques liés au contenu aident vraiment à mieux comprendre chaque sujet. De plus, le fait de commencer les cours par une leçon puis de continuer avec des exercices pratiques est une bonne méthode qui aide à relier le contenu de la leçon précédente.
Nazeera Mohamad - Ministry of Science, Technology and Innovation
Formation - Introduction to Data Science and AI using Python
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Expertise du formateur et capacité à engager les étudiants
Nikita - EY GLOBAL SERVICES (POLAND) SP Z O O
Formation - Introduction to Data Science and AI using Python
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Ania a de grandes connaissances et sait expliquer même les sujets complexes.
Kasia - EY GLOBAL SERVICES (POLAND) SP Z O O
Formation - Introduction to Data Science and AI using Python
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Le cours est très intéressant, étant l'un des principaux sujets actuels.
mohamed taher - FAB banak Egypt
Formation - Introduction to Data Science and AI (using Python)
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Ahmed a été très interactif et n'a pas hésité à répondre à toutes sortes de questions. Bonne présentation et déroulement fluide du cours.
Mohamed Ghowaiba - FAB banak Egypt
Formation - Introduction to Data Science and AI (using Python)
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Aide précieuse et bonne à l’écoute.. interactive
Ahmed El Kholy - FAB banak Egypt
Formation - Introduction to Data Science and AI (using Python)
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Présentation du sujet, connaissances et timing
Aly Saleh - FAB banak Egypt
Formation - Introduction to Data Science and AI (using Python)
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