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Formation Parcours certifiant Big data : Machine learning et deep learning avec Python
Bloc de compétences d'un Titre RNCP

Stage pratique
Durée : 17 jours
Réf : XYO
Prix  2021 : 8113 € H.T.
Pauses et déjeuners offerts
Financements
CPF
  • Programme
  • Composition
  • Participants / Prérequis
Programme

Ce parcours de formation représente le cinquième bloc de compétences du titre RNCP de niveau 7 (Bac +5) "Expert en informatique et systèmes d’information" reconnu par l'État. L'ensemble de ces formations vous permettra de comprendre la modélisation statistique, les méthodes et solutions de machine learning et de deep learning.

Objectifs pédagogiques

À l’issue de la formation, le participant sera en mesure de :
  • Comprendre la modélisation statistique
  • Maîtriser le big data analytics avec Python
  • Comprendre les méthodes et solutions du machine learning
  • Mettre en place le deep learning
  • Comprendre les méthodes de la statistique textuelle

CPF

Le financement de cette formation peut être assuré par votre CPF (www.moncompteformation.gouv.fr) et cofinancé par différents organismes selon votre situation (votre entreprise, Pôle Emploi, votre région...). Pour toute question, contactez-nous par mail cpf@orsys.fr.

Certification

Chaque bloc de compétences est validé au travers d'un examen écrit sous forme d'étude de cas.
PROGRAMME DE FORMATION

Démarche et modélisation d'une analyse statistique

  • Statistique descriptive.
  • Phase d'apprentissage.
  • Statistique prédictive pour estimer et anticiper.
  • Modélisation statistique d'un phénomène.

Introduction à la modélisation des données

  • 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.

Introduction au machine learning

  • Le big data et le machine learning.
  • Les algorithmes d'apprentissage supervisés, non supervisés et par renforcement.
  • Les étapes de construction d'un modèle prédictif.
  • Détecter les valeurs aberrantes et traiter les données manquantes.
  • Comment choisir l'algorithme et les variables de l'algorithme ?

Démonstration
Prise en main de l'environnement Spark avec Python à l'aide de Jupyter Notebook. Visualiser plusieurs exemples de modèles fournis.

Introduction aux réseaux de neurones artificiels

  • Du biologique à l’artificiel.
  • Entraîner un PMC (perceptron multicouche) avec une API TensorFlow de haut niveau.
  • Entraîner un PMC (perceptron multicouche) avec TensorFlow de base.
  • Régler précisément les hyperparamètres d’un réseau de neurones.

Les approches traditionnelles en text mining

  • Les API pour récupérer des données textuelles.
  • La préparation des données textuelles en fonction de la problématique.
  • La récupération et l'exploration du corpus de textes.
  • La suppression des caractères accentués et spéciaux.
  • Stemming, lemmatisation et suppression des mots de liaison.
  • Tout rassembler pour nettoyer et normaliser les données.

Travaux pratiques
La recherche des documents, la préparation, la transformation et la vectorisation des données en DataFrame.

Composition
Participants / Prérequis

» Participants

Toute personne souhaitant apprendre la sécurité des systèmes d’information.

» Prérequis

Être titulaire d'un diplôme de niveau 6 (bac +3) certifié par l'État (licence, titre professionnel...).
Intra / sur-mesure

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

Vos coordonnées

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Pour vous inscrire

Ce parcours est composé d’un ensemble de modules. Les dates indiquées ci-dessous correspondent aux premières sessions possibles du parcours.

Pour vous inscrire : nous consulter

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.