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Formation Technique de Big Data Analytics avec Python
modélisation et représentation des données

4,5 / 5
Stage pratique
meilleur vente
Durée : 4 jours
Réf : BDA
Prix  2019 : 2540 € H.T.
Pauses et déjeuners offerts
  • Programme
  • 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.

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

En cochant cette case, j’atteste avoir lu et accepté les conditions liées à l’usage de mes données dans le cadre de la réglementation sur la protection des données à caractère personnel (RGPD).
Vous pouvez à tout moment modifier l’usage de vos données et exercer vos droits en envoyant un email à l’adresse rgpd@orsys.fr
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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
Lydia B. 11/12/2018
3 / 5
Un problème de temps pour chaque sujet traité. Beaucoup de théorie et de la pratique vue dans la superficialité. Malheureusement, je pense avoir couvert de nombreuses notions en machine learning cependant, nous ne prenons pas le temps de traiter véritablement les sujets. Les choses sont vues globalement et très rapidement pour satisfaire le prg. Il aurait fallut 2 semaines pour le tout. Par ailleurs, nous avons couvert 80% du programme. Le formateur [eac

Guillaume R. 11/12/2018
4 / 5
Revoir les pré requis sur le site internet. Rajouter Stats + minimum de python. Format trop court pour avoir le temps de rentrer dans le détails. Peut être avoir format uniquement sur la regression, classification et clustering.

Frederic L. 11/12/2018
5 / 5
Contenu très dense. Mériterait une journée de plus, histoire de faire davantage d'exercices pratiques et d'approfondir certains sujets.

Michaud F. 11/12/2018
5 / 5
Ce cours nécessiterait un pré-requis en programmation.

Lila C. 11/12/2018
5 / 5
Des bases de Python sont nécessaires, l'indiquer dans les prérequis de l'offre de formation permettrait d'accorder plus de temps aux questions de Data Science. Très bonne satisfaction par ailleurs, puisque j'estime avoir rempli mon objectif personnel : m'être appropriée les bases, et avoir trouvé des supports pour approfondir le sujet.

Raphael B. 05/11/2018
5 / 5
extrêmement intéressant sujet et surtout formateur passionnants très dense en 4 jours

Gabriel O. 05/11/2018
5 / 5
Très satisfait

Gérald M. 05/11/2018
5 / 5
N'ayant jamais utilisé python, j'ai eu du mal le premier jour à manipuler le code et l'environnement le 1er jour. Je m'y suis fait par la suite.

Richard J. 05/11/2018
5 / 5
Formateur au top. Déjà eu sur R, très compétent en la matière.

Yannick B. 05/11/2018
5 / 5
J'aurais juste aimé passer plus de temps sur la partie régression.

Christophe C. 05/11/2018
5 / 5
Excellent professeur ! Fond & forme ok. Grande progression.

Antoine L. 02/10/2018
5 / 5
Très bon contenu et pédagogie bien adaptée à la session

Yoann B. 02/10/2018
5 / 5
Très bon formateur. Peut être mieux classer les différents notebooks pour pouvoir s'y référer plus tard

Jean-François P. 02/10/2018
5 / 5
Bonne pédagogie du formateur.

PERFF L. 02/10/2018
5 / 5
Très pertinente et qualitative.

Stéphane B. 19/06/2018
4 / 5
Remarque sur le support de cours papier : La partie "Python" est trop importante par rapport à la partie "Analytics" La partie "Analytics" est trop théorique et ne reflète pas du tous les explications orales du formateur.

Bertrand C. 19/06/2018
4 / 5
Connais très bien le sujet mais manque de l'ordonnancement dans la présentation des parties pratiques

Bruno L. 19/06/2018
5 / 5
Excellent formateur!

Manon B. 19/06/2018
5 / 5
Pas assez de temps passé sur certaines méthodes statistiques intéressantes. Le code aurait mérité d'être un peu plus détaillé. Le contenu de la formation est diversifié donc très bien.

Laurent M. 19/06/2018
5 / 5
support et cours déphasés (support papier porte sur Python essentiellement) éventuellement intégrés les notebooks avec plus d'indication ou d'explications
Avis client 4,5 / 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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PARIS

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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