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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.

 35 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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