Le métier de Data Scientist est avant tout une vocation, qui se traduit par la pratique de traitement de données de différentes natures, à l’aide d’algorithmes adaptés, afin de répondre à des challenges de décision. Ainsi, au sein d’une équipe Data, vous serez en charge de choisir le modèle le plus performant, parmi une palette d’algorithmes : supervisés, non supervisés ou encore réseaux de neurones profonds (Deep Learning). L’importance de ce type particulier d’algorithmes, réside dans leur pouvoir à permettre à des machines d’agir sans être explicitement programmés et c’est exactement, la maîtrise de ces algorithmes, qui ont permis d’industrialiser des voitures automnes, de tirer profit de la reconnaissance vocale, d’effectuer des recherches Web efficaces et de construire une connaissance considérablement améliorée du génome humain.
Le Machine Learning fait appel en fait, à plusieurs compétences interdisciplinaires, telle que la statistique, l’algèbre linéaire, l’optimisation et l’informatique, pour développer des systèmes automatisés, capables de passer au crible de grands volumes de données, afin de prendre des décisions, tout en minimisant l’intervention humaine. En tant que domaines d’application, le Machine Learning est désormais incroyablement omniprésent, avec des applications allant de l’intelligence d’affaires à la sécurité des pays, de l’analyse des interactions biochimiques à la surveillance structurelle du vieillissement des ponts, etc.
Certification de la formation:
Tarif : 5,500.00MAD
Format : Présentiel à Mohammedia-Maroc ou télé-présentiel.
Durée : 6 jours (6 heures/jour)
Contacts :
Mohammedia : (+212) 0652-073560 | (+212) 0608 06 89 89
Ce module de 5 jours en ligne présentera à l’apprenant les bases de l’environnement de programmation python, y compris les techniques de programmation python fondamentales telles que les fonctions lambdas, la lecture et la manipulation de fichiers csv et la bibliothèque numpy. Le cours présentera les techniques de manipulation et de nettoyage des données à l’aide de la populaire bibliothèque de science des données python pandas et présentera l’abstraction de la série et du DataFrame en tant que structures de données centrales pour l’analyse des données. Ce cours couvre également Seaborn et Matplotlib qui sont deux des bibliothèques de visualisation les plus puissantes de Python. À la fin de ce cours, les étudiants seront en mesure de prendre des données tabulaires, de les nettoyer, de les manipuler et d’exécuter des analyses statistiques inférentielles de base. Le module a pour objectifs:
Ce module de 5 jours vise à présenter les détails nécessaires pour appréhender efficacement le Machine Learning et pour la construction de la connaissance, sur la base des données qui peuvent être de plusieurs natures. Les sujets traités comprennent entre autres :
La formation s’appuiera également sur de nombreuses études de cas et applications, de sorte à pouvoir appliquer les algorithmes à de nouveaux problèmes telle que la classification d’un texte.
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Le but de la journée est d’introduire les concepts de base de Machine Learning. Les stagiaires auront une idée précise sur les prérequis, sur Data Analytics Lifecycle et les normes et standards en Machine Learning. Ils devront maitriser certaines techniques pour interroger leurs bases de données. Ainsi, ils sauront distinguer plusieurs types de variables et les caractériser, et ils sauront distinguer un problème déterministe et probabiliste. Des mises en situation seront abordées lors de cette première séance. Le programme de la journée se présente ainsi :
Sujet 2.1 Préparation des données .
Sujet 2.2 Transformation des données.
Sujet 2.3 Visualisation des données.
Sujet 2.4 Analyse des données.
Rubrique 2.5 Analyse avancée des données.
Rubrique 3.1 Présentation de l’apprentissage automatique et de Scikit Learn
Sujet 3.2 Classement
Sujet 3.3 Régression
Rubrique 3.4 Regroupement
Sujet 3.5 Analyse en composantes principales
L’objectif de cette partie est d’avoir un niveau de compétence intermédiaire en programmation Python. Ca couvre les modules suivants:
L’objectif de cette partie est d’avoir un niveau de compétence intermédiaire en programmation Python. Ca couvre les modules suivants:
Ce module couvre l’utilisation de la bibliothèque numpy pour créer et manipuler des tableaux.
Ce module couvre l’utilisation du module pandas avec Python pour créer et structurer des données.
Ce module couvre la création des des visualisations de données à l’aide de matplotlib et seaborn avec python.
Le métier de Data Scientist est avant tout une vocation, qui se traduit par la pratique de traitement de données de différentes natures, à l’aide d’algorithmes adaptés, afin de répondre à des challenges de décision. Ainsi, au sein d’une équipe Data, vous serez en charge de choisir le modèle le plus performant, parmi une palette d’algorithmes : supervisés, non supervisés ou encore réseaux de neurones profonds (Deep Learning). L’importance de ce type particulier d’algorithmes, réside dans leur pouvoir à permettre à des machines d’agir sans être explicitement programmés et c’est exactement, la maîtrise de ces algorithmes, qui ont permis d’industrialiser des voitures automnes, de tirer profit de la reconnaissance vocale, d’effectuer des recherches Web efficaces et de construire une connaissance considérablement améliorée du génome humain.
Le Machine Learning fait appel en fait, à plusieurs compétences interdisciplinaires, telle que la statistique, l’algèbre linéaire, l’optimisation et l’informatique, pour développer des systèmes automatisés, capables de passer au crible de grands volumes de données, afin de prendre des décisions, tout en minimisant l’intervention humaine. En tant que domaines d’application, le Machine Learning est désormais incroyablement omniprésent, avec des applications allant de l’intelligence d’affaires à la sécurité des pays, de l’analyse des interactions biochimiques à la surveillance structurelle du vieillissement des ponts, etc.
Dans le même ordre d’idées, les responsables de cette formation ont conçu le mini master Machine Learning, afin de faire bénéficier les stagiaires d’une formation complète et qui répond aux standards internationaux. Le premier résultat escompté est de bien vous outiller, afin de maîtriser les techniques de Machine Learning les plus efficaces, dans l’objectif d’exercer à les mettre en œuvre et à les faire fonctionner par vous-même. Plus important encore, vous découvrirez non seulement les fondements théoriques de l’apprentissage, mais vous acquerrez également le savoir-faire pratique nécessaire pour appliquer efficacement les techniques présentées, à de nouveaux problèmes dans le cadre des situations réelles.
Ensuite, la formation vise à présenter les détails nécessaires pour appréhender efficacement le Machine Learning et pour la construction de la connaissance, sur la base des données qui peuvent être de plusieurs natures. Les sujets traités comprennent entre autres :
La formation s’appuiera également sur de nombreuses études de cas et applications, de sorte à pouvoir appliquer les algorithmes à de nouveaux problèmes telle que la classification d’un texte.
Le marché de l’analyse Big Data est en croissance à travers le monde et ce modèle de croissance forte se traduit par une excellente opportunité pour tous les professionnels de l’informatique. Les responsables du recrutement recherchent des professionnels certifiés Big Data Hadoop et Spark. Notre formation à la certification Big Data et Hadoop et Spark vous aide à saisir cette opportunité et à accélérer votre carrière. Notre cours Big Data Hadoop et Spark peut être suivi par des professionnels comme par des novices. Il est le mieux adapté pour:
Comme vous le savez, de nos jours, de nombreuses organisations manifestent de l’intérêt pour le Big Data et adoptent Hadoop et Spark dans le cadre de leur stratégie de solution, la demande d’emplois dans le Big Data et Spark augmente rapidement. Il est donc grand temps de poursuivre votre carrière dans le domaine du Big Data et de l’analyse avec notre formation qui prépare à la certification Hadoop et Spark avec Python et Scala.
Il n’y a pas de tels prérequis pour la formation Mini Master Machine Learning ou data science avec R, Scikit Learn avec Python et Spark avec Python ou Scala. Cependant, une connaissance préalable de la programmation, Statistique sera utile mais n’est pas obligatoire. De plus, pour parfaire vos compétences, MDS’SUP propose le cours gratuit « python for data science » à suivre à votre rythme lorsque vous vous inscrivez au cours Mini Master Machine Learning ou data science avec R, Scikit Learn avec Python et Spark avec Python ou Scala.
Harrak, scientifique des données chevronné spécialisé en modèles d'apprentissage automatique pour l'analyse prédictive. Expert en analyse statistique, il identifie les tendances dans les grands ensembles de données, guidant ainsi la stratégie commerciale.
Mohammed, scientifique des données expert en NLP et apprentissage profond. Fusionne linguistique et machine learning pour extraire des informations de données textuelles. Passionné par des solutions innovantes pour la compréhension et la génération de langage.
Bouazza, analyste de données spécialisée en Intelligence d'Affaires (BI) et rapports. Experte de Tableau et Power BI, elle transforme des données complexes en visualisations conviviales. Amily communique efficacement les tendances, facilitant des décisions éclairées pour le succès organisationnel.
El Mansouri, ingénieur de données expérimenté en cloud et DevOps. Expert sur AWS et Azure, il conçoit des solutions de données évolutives. Axé sur l'automatisation, Karim assure une livraison efficace des données dans le cloud.
Achraf Imrani, analyste de données spécialisé en marketing et segmentation client. Expert en extraction d'informations, il optimise les campagnes pour un engagement client efficace.
Tabrikt, ingénieur de données expérimenté en traitement de données massives et systèmes distribués. Expert en Apache Hadoop et Spark, Soufiane conçoit des architectures évolutives. Son rôle clé dans la construction d'infrastructures de données robustes répond aux besoins variés et complexes des organisations.
Next Data est un cabinet de recrutement et de conseil IT. Nous sommes des vecteurs de performance, plaçant l’humain au cœur de notre réussite. L’important n’est pas tant ce que nous faisons que la manière dont nous le faisons. En plus de nos activités principales, nous proposons également des formations pour accompagner nos partenaires et collaborateurs dans leur montée en compétences.
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