MACHINE LEARNING

Vous êtes intéressé par la Data Science et vous cherchez une porte d’entrée vers ce domaine en plein essor ? Ce cours d’initiation au Machine Learning est fait pour vous ! Le Machine Learning est un ensemble de techniques utilisées par les Data Scientists qui a grandement fait parler de lui ces dernières années. Car ses applications sont variées et très prometteuses ! Une fois que le Data Scientist a effectué son travail de collecte, de nettoyage et d’exploration des données, il peut passer à la partie “modélisation”. C’est ce processus que nous allons explorer ensemble dans ce cours d’initiation au Machine Learning. Vous allez découvrir un ensemble de techniques puissantes permettant de créer, à partir de données, des modèles prédictifs qui apprennent par eux-mêmes ! Je vous propose d’aborder cela avec moi, étape par étape, en restant au plus proche des problématiques actuelles que permet de résoudre la Data Science.

  • Resituer le Machine Learning au sein de la Data Science
  • Identifier les possibilités du Machine Learning
  • Identifier les techniques et outils du Machine Learning
  • Entraîner un algorithme de régression linéaire
  • Identifier les limites du Machine Learning
Pour qui
  • Salarié(e)s
  • Chef d’entreprise
  • Étudiant(e)s
Pré-requis
  • Pour profiter pleinement du cours, n’hésitez pas à vous rafraîchir la mémoire sur : Python pour le calcul numérique ; quelques notions d’algèbre linéaire, telles que manipulation de vecteurs, multiplication de matrices, normes ; quelques notions de probabilités et statistiques, telles que distribution de loi de probabilité et variance. Outils nécessaires : scikit-learn Jupyter Notebook
  • Identifiez les possibilités du Machine Learning
  • Identifiez les techniques et outils du Machine Learning
  • Entraînez votre premier algorithme de Machine Learning
  • Appréhendez les limites du Machine Learning
  • Feuilles de présence.
  • Questions orales ou écrites (QCM).
  • Mises en situation.
  • Formulaires d’évaluation de la formation.
  • Certificat de réalisation de l’action de formation.
  •  
  • Accueil des apprenants dans une salle dédiée à la formation.
  • Documents supports de formation projetés.
  • Exposés théoriques
  • Etude de cas concrets
  • Quiz en salle
  • Mise à disposition en ligne de documents supports à la suite de la formation.
  •  
Résultats attendus à l’issue de la formation
  • Resituer le Machine Learning au sein de la Data Science Identifier les possibilités du Machine Learning Identifier les techniques et outils du Machine Learning Entraîner un algorithme de régression linéaire Identifier les limites du Machine Learning
Modalité d’obtention
  • “Obtentions par certification.”
2 semaines
 

14 heures

 
 
 
 
 
 
QUALITÉ et SATISFACTION

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