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Data Science avancé

THDI2378

5 jours (35 heures) – Perfectionnement / Avancé

5 jours (35 heures)
Perfectionnement / Avancé

Data Science avancé

Domaine : Informatique

Présentiel
Présentiel
Online
Distanciel
Coût
3250€ HT

Objectifs pédagogiques

  • Acquérir des connaissances approfondies sur les algorithmes de Machine Learning
  • Pratiquer sur des jeux de données variés lors de projets réels exploitables en production
  • Implémenter des réseaux de neurones

Niveau requis

  • Modéliser des corrélations simples
  • Pratiquer sur des jeux de données simples

Public concerné

  • Participants à la formation Machine Learning pour débutants
  • Data scientists avec un ou deux ans d’expérience

Moyens pédagogiques et techniques

Salles de formation (les personnes en situation de handicap peuvent avoir des besoins spécifiques pour suivre la formation. N’hésitez pas à nous contacter pour en discuter) équipée d’un ordinateur de dernière génération par stagiaire, réseau haut débit et vidéo-projection
UHD Documents supports de formation projetés Apports théoriques, étude de cas concrets et exercices
Mise à disposition en ligne de documents supports à la suite de la formation

Dispositif de suivi de l'éxécution de l'évaluation des résultats de la formation

Feuilles d’émargement (signature électronique privilégiée)
Evaluations formatives et des acquis sous forme de questions orales et/ou écrites (QCM) et/ou mises en situation
Questionnaires de satisfaction (enquête électronique privilégiée)

Dates de formations

  • Sur demande à Toulouse
  • Sur demande à Pau

Formateur

Les formateurs intervenants pour Themanis sont qualifiés par notre Responsable Technique Olivier Astre pour les formations informatiques et bureautiques et par Didier Payen pour les formations management.

Conditions d’accès à la formation

Délai : 3 mois à 1 semaine avant le démarrage de la formation dans la limite des effectifs indiqués.

Programme de formation

5 jours (35 heures)

Perfectionnement / Avancé
Mise à jour le 07/04/2022

Algorithmes de Machine Learning

  • Régressions
  • SVM
  • KNN
  • Random Forests
  • Boosting

Online Learning

  • Descente de gradient stochastique
  • Mise à jour en flux continu

Stacking

  • Etat de l’art des architectures de stacking
  • Validation des modèles

Mise en pratique maintenance prédictive

  • Analyse des données
  • Feature engineering
  • Modélisation
  • Optimisation

Réseaux de neurones

  • Descente de gradient
  • Réseaux multi-couches et architecture
  • Choix des hyper-paramètres
  • Supervision de l’entrainement
Mise à jour le 07/04/2022