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Formation Big Data Analytics avec Python
modélisation et représentation des données

4,2 / 5
Stage pratique
Best
Durée : 4 jours
Réf : BDA
Prix  2019 : 2540 € H.T.
Pauses et déjeuners offerts
  • Programme
  • Cycles certifiants
  • Participants / Prérequis
  • Intra / sur-mesure
  • avis vérifiés
Programme

Le Big Bata Analytics repose sur la maîtrise des techniques d'exploration de données fondamentales : statistiques descriptives, prédictives ou exploratoires. Ce stage pratique vous présentera des méthodes telles que les régressions et les ACP et vous apprendra à les mettre en œuvre avec le logiciel Python.

Objectifs pédagogiques

  • Comprendre le principe de la modélisation statistique
  • Choisir entre la régression et la classification en fonction du type de données
  • Évaluer les performances prédictives d'un algorithme
  • Créer des sélections et des classements dans de grands volumes de données pour dégager des tendances

Travaux pratiques

Développement/réalisation d'analyses sur le logiciel Python, avec les modules pandas, NumPy, SciPy, MatPlotLib, seaborn, scikit-learn et statsmodels.
PROGRAMME DE FORMATION

Introduction à la modélisation

  • Introduction au langage Python.
  • Introduction au logiciel Jupiter Notebook.
  • Les étapes de construction d'un modèle.
  • Les algorithmes supervisés et non supervisés.
  • Le choix entre la régression et la classification.

Travaux pratiques
Installation de Python 3, d'Anaconda et de Jupiter Notebook.

Procédures d'évaluation de modèles

  • Les techniques de ré-échantillonnage en jeu d'apprentissage, de validation et de test.
  • Test de représentativité des données d'apprentissage.
  • Mesures de performance des modèles prédictifs.
  • Matrice de confusion, de coût et la courbe ROC et AUC.

Travaux pratiques
Mise en place d'échantillonnage de jeux de donnes. Effectuer des tests d'évaluations sur plusieurs modèles fournis.

Les algorithmes supervisés

  • Le principe de régression linéaire univariée.
  • La régression multivariée.
  • La régression polynomiale.
  • La régression régularisée.
  • Le Naive Bayes.
  • La régression logistique.

Travaux pratiques
Mise en œuvre des régressions et des classifications sur plusieurs types de données.

Les algorithmes non supervisés

  • Le clustering hiérarchique.
  • Le clustering non hiérarchique.
  • Les approches mixtes.

Travaux pratiques
Traitements de clustering non supervisés sur plusieurs jeux de données.

Analyse en composantes

  • Analyse en composantes principales.
  • Analyse factorielle des correspondances.
  • Analyse des correspondances multiples.
  • Analyse factorielle pour données mixtes.
  • Classification hiérarchique sur composantes principales.

Travaux pratiques
Mise en œuvre de la diminution du nombres des variables et identification des facteurs sous-jacents des dimensions associées à une variabilité importante.

Analyse de données textuelles

  • Collecte et prétraitement des données textuelles.
  • Extraction d'entités primaires, d'entités nommées et résolution référentielle.
  • Étiquetage grammatical, analyse syntaxique, analyse sémantique.
  • Lemmatisation.
  • Représentation vectorielle des textes.
  • Pondération TF-IDF.
  • Word2Vec.

Travaux pratiques
Explorer le contenu d'une base de textes en utilisant l'analyse sémantique latente.

Cycles certifiants
Participants / Prérequis

» Participants

Responsables Infocentre (Datamining, Marketing, Qualité...), utilisateurs et gestionnaires métiers de bases de données.

» Prérequis

Connaissances de base en statistiques ou avoir suivi le stages"Statistiques, maîtriser les fondamentaux" (Réf. STA). Connaissances de base en Python.
Intra / sur-mesure

Demande de devis intra-entreprise
(réponse sous 48h)

Vos coordonnées

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Vous pouvez à tout moment vous désinscrire en utilisant le lien de désabonnement inclus dans nos communications.
* Les participants inscrits à nos sessions de formation sont également susceptibles de recevoir nos communications avec la possibilité de se désabonner à tout moment.
Avis vérifiés
picto avis vérifiés
Romuald P. 05/11/2019
4 / 5
J'aurais aimé une synthèse des points importants à retenir et des best practices (quel algo dans quel cas, quel méthode d'évaluation, ...) J'aurais aimé que la solution des exercices soient mieux commentés Cours trop dense, je n'ai pas le temps d'approfondir la compréhension des ex

Xavier C. 05/11/2019
4 / 5
Contenu très dense qui propose une grande diversité de cas d'usages. Cependant, et comme échangé avec le formateur, il serait utile de donner une synthèse des grandes méthodes à utiliser en fonction des différentes problématiques à traiter (à la façon d'un "cook-book" ou d'un logigramme). Cela permettrait de repartir avec les grands points à retenir/appliquer pour le traitement ult[eac

Mazic B. 05/11/2019
4 / 5
Plutôt que de fournir un support papier des slides, une petit cahier aurait suffit. Plus de 100pages imprimées pour peu de notes prises... pas très écologique

Sylvain M. 05/11/2019
5 / 5
Formation très satisfaisante avec un formateur à l'écoute des participants. Le suivi de tutoriel aurait pu être accompagné et détaillé encore un peu plus.

Franck D. 05/11/2019
5 / 5
Formation répondant à l'attendu Bon équilibre théorie / pratique Formateur compétent et à l'écoute

Julien M. 05/11/2019
5 / 5
Très bonne pédagogie du formateur, mais certains exercices sont un peu difficiles. Il arrive qu'on découvre une nouvelle syntaxe inconnue à chaque question. De même, le lien avec le cours est parfois difficile à voir.

Panagiotis G. 05/11/2019
5 / 5
Très bon contenu et pédagogie adaptée. La partie sur le traitement de texte était très intéressante.

Maurice T. 05/11/2019
5 / 5
Etant un novice dans le domaine, j'ai particulièrement apprécié ce format : présentation des aspects théoriques, suivi par des exemples interactifs pour appréhender les concepts, et enfin des travaux pratiques. Les conditions des travaux pratiques sont très proches de celles que nous auront une fois en entreprise. Le formateur étant disponible en cas de difficulté, ou de besoin d'approfondissement d'un conce

Florian P. 10/09/2019
3 / 5
manque de structuration de la formation, difficulté à connecter entre elles les diverses notions abordées notions théoriques abordées de manière pas assez structurée

Yannick W. 10/09/2019
3 / 5
Le cours gagnerait à bénéficier d'un support visuel imprimé et suivi en cours, pour prise de notes que l'on puisse relire. D'autre part, le contenu est très dense et ça va forcément vite si on veut tout voir. Corollaire : les exercices se cantonnent souvent à des copier-coller que l'on peut parfois exécuter sans comprendre les blocs de code. C'est suffisant si on veut une vue d'ensemble, mais pas si

Cécile G. 10/09/2019
4 / 5
Formation très riche en terme de contenu et bien conçue pour aborder chaque thème. La richesse du contenu laisse moins de temps pour la pratique et l'assimilation des informations.

Hervé V. 10/09/2019
4 / 5
Beaucoup d'exemples pratiques. Mais cours plutôt dense et qui peut être rapide sur certains points.

Narcisse K. 10/09/2019
4 / 5
Une bonne maître du sujet par le formateur qui a afficher un équilibre sur les deux volets statistique et informatique

Mesa-Moles C. 10/09/2019
5 / 5
Très bonne animation de la formation, tous les sujets ont été traités avec intérêt.

Gautier C. 29/07/2019
4 / 5
très bon contenu et formateur totalement expert. En revanche sujet très technique et ardu qui nécessiterait un petit peu plus de pédagogie pour moi du moins.

Rabih T. 29/07/2019
4 / 5
Le contenu est très intéressant mais dense en même temps. La diversité des sujets abordés rend le suivi un peu difficile. Le formateur a un grand back ground mais j'aurais préféré un peu plus de pédagogie. Il serait mieux d'expliquer les objectifs de chaque exemple avant de le démarrer.

Bertrand V. 29/07/2019
4 / 5
Formation très dense. J'aurais aimé avoir une description textuelle des objectifs des différents exercices, ainsi qu'une liste des algorithmes existants.

Luc D. 29/07/2019
4 / 5
Certaines parties plus complexes sont difficiles à apréhender

Sébastien B. 29/07/2019
4 / 5
1 jour de plus serait bien pour approfondir certains sujets

FLavie D. 29/07/2019
4 / 5
Je pense qu'il pourrait être intéressant de préciser que si on a pas de connaissance en langage et statistique, la formation peut sembler 'longue'. En effet, la qualité de l'animation par le formateur ainsi que le support bien qu'intéressant, laisse une impression d'incomplétude pour des personnes qui ne possèdent pas ces deux bagages.
Avis client 4,2 / 5

Les avis client sont issus des feuilles d’évaluation de fin de formation. La note est calculée à partir de l’ensemble des avis datant de moins de 12 mois.

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TOURS

Horaires

Les cours ont lieu de 9h à 12h30 et de 14h à 17h30.
Les participants sont accueillis à partir de 8h45.
Pour les stages pratiques de 4 ou 5 jours, les sessions se terminent à 15h30 le dernier jour.
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