[Formation] DEVENEZ UN DATA SCIENTIST



La donnée est devenue une richesse pour toutes les organisations.

Mais encore faut-il être capable de la faire parler. La donnée n’aura plus de secret pour vous !

Description

Depuis plusieurs années, les scientifiques ont partagé et mis au point des bibliothèques de calcul permettant de développer des programmes d’apprentissage (« Machine Learning »). Parmi les outils Open Source disponibles (Anaconda), Python et ses modules de calculs apparaissent comme l’un des outils les plus ouverts et prometteurs. A travers cette formation, vous découvrirez comment utiliser Python et en exploiter les possibilités. Guidés par le partage de connaissances, PALO IT met à votre disposition son expérience des modèles réels crées pour ses clients, avec en filigrane, l’objectif de la mise en production dans le monde du Big Data.


Objectifs

# Découvrir une discipline en plein développement : la Data Science ;
# Prendre en main les outils en utilisant un Notebook ;
# Savoir modéliser un problème de Data Science ;
# Créer et valider ses premiers modèles ;
# Aboutir à un produit prêt à être mis en production.


Notre expert

plaPatrick LAFFITTE, Expert Scientifique & technique agrée par le Ministère de la Recherche.
Passionné par le Big Data, Patrick endosse depuis 5 ans, le rôle de Chief Data Scientist dans le cadre projets innovants pour des clients de secteurs variés. Fort de 20 ans d’expérience dans le management d’équipe de développement dans le domaine de l’innovation technologique et l’utilisation des « outils Open Source », il conçoit, prototype et fait réaliser de nombreux produits dans le domaine de l’informatique embarquée et distribuée.


PROGRAMME DE LA FORMATION

  1. Introduction à la Data Science 
  2. Prise en main de Python et de Notebook
  3. Un peu d’histoire pour comprendre l’existant
  4. Utiliser Sklearn en mode supervisé pour classifier
  5. Préparation des données
  6. Apprentissage supervisé d’un modèle continue avec Sklearn et prédiction d’une valeur
  7. Apprentissage non supervisé
  8. Quelques bonnes pratiques
  9. A vous de jouer !

Télécharger le programme complet 

Méthode pédagogique

Une série d’exemples et d’exercices parsemés d’explications les moins théoriques possibles vous permettront d’avoir une vision d’ensemble des solutions adaptées aux différents problèmes et surtout, d’apprendre à manipuler ces outils en condition réelle et d’en saisir les bonnes pratiques.
Il s’agit donc d’essayer, de tester et de comprendre les principaux outils de la Data Science.


Public cible & Pré requis

# Développeurs & Analystes ;
# Statisticiens & Actuaires ;
# Architectes & Chefs de projet ;
# Chefs de produit & Marketeurs.
# Connaissances de base en programmation.
# Quelques souvenirs de statistiques et de calcul matriciel sont un plus.


Informations pratiques

# Date : 16 & 17 février 2017
# Adresse : The SchooLab – 21 rue de Cléry – 75002 PARIS
# Matériel requis : PC ou Mac
# Tarif HT : 1 350€