Au programme de notre formation
Durée
14h sur 2 jours
Tarif
990€
Public cible
Développeurs, programmeurs, analystes de données ou statisticiens, ou toute personne disposant de bases en programmation et souhaitant acquérir les fondamentaux de la data science et de l'apprentissage automatique.
Modalité
À distance
Prérequis
Connaissances de base en statistiques et pratique du langage Python.
Certifications et reconnaissances
Qualiopi
Les points forts de la formation
Couverture nationale : Partout en France, sur site ou à distance.
Chaque session est maintenue dès le premier stagiaire inscrit.
Écoute attentive, formation adaptée à vos besoins.
Programme
✔ Salarié en poste, Entreprises
NON PRISE EN CHARGE :
✗ Demandeur d'emploi, Étudiant, Formation non éligible au CPF
JOUR 1
Matin
Introduction à la Data Science
Définition de la Data Science et distinction avec les statistiques et l'IA.
Applications et domaines d'intervention de la Data Science.
Outils et algorithmes de base pour la Data Science.
Cycle complet d'un projet Data Science : collecte des données, nettoyage, analyse, modélisation.
Après-midi
L'Apprentissage Automatique
Les différentes approches d'apprentissage automatique : supervisé, non supervisé, renforcé.
Rappel sur Python : structures de données, fonctions, POO (programmation orientée objet).
Librairies Python : NumPy, SciPy, Pandas pour le traitement des données et Matplotlib pour la visualisation.
Les algorithmes d'apprentissage automatique
Introduction à l'Analyse en Composantes Principales (ACP) et réduction de dimensionnalité.
Régression linéaire, multilinéaire et logistique avec régularisation.
Arbres de décision : classification supervisée et non supervisée.
KNN (K-Nearest Neighbors) et K-Means clustering.
Introduction aux SVM (Support Vector Machines) et aux réseaux de neurones.
JOUR 2
Matin
Les essentiels de la Data Science
Cross-validation et utilisation des métriques d'évaluation.
Prise en charge de l'overfitting (surapprentissage) et de la gestion du biais vs variance.
L'importance du Feature Engineering pour créer des attributs pertinents.
La malédiction de la dimensionnalité et bonnes pratiques.
Après-midi
Data Science et Big Data
Traitement des données massives avec Spark MLlib.
Data visualisation avancée : exploration et présentation des résultats sous forme graphique.
Travaux pratiques
Création et amélioration d'un projet Data Science : Les apprenants travailleront sur un projet complet de Data Science en partant de l'exploration des données, du nettoyage et de la préparation des données, jusqu'à l'entraînement des modèles. Ils appliqueront l'ingénierie des attributs (Feature Engineering), amélioreront la qualité des données (gestion des valeurs manquantes, normalisation) et procéderont à un réapprentissage des modèles en optimisant leurs paramètres.
Le centre de formation
Data Science : maîtriser les fondamentaux pour débuter | Sessions partout en France
Formasio - Informatique & SI
Formasio – Informatique & Systèmes d’Information (SI) | « Libérons le potentiel de vos collaborateurs »
Renforcer les compétences techniques et sécuriser les usages numériques
Chez Formasio, nous accompagnons les entreprises et les professionnels dans le développement de compétences en informatique et systèmes d’information, indispensables à la continuité d’activité, à la performance opérationnelle et à la sécurité des organisations.
Nos formations en Informatique & SI visent à :
-
comprendre et maîtriser les environnements informatiques professionnels,
-
sécuriser les usages et les données,
-
améliorer l’efficacité des outils et des systèmes,
-
faciliter la collaboration entre les équipes et les prestataires IT.
Chaque formation est conçue pour permettre aux participants de gagner en autonomie, en compréhension et en maîtrise de leur environnement numérique, quel que soit leur niveau initial.
Une pédagogie technique, progressive et accessible
Nos formations reposent sur une approche pédagogique :
-
structurée et progressive,
-
adaptée aux niveaux et aux fonctions des participants,
-
orientée pratiques et situations réelles de travail.
Les apprenants travaillent à partir de leurs environnements informatiques, outils, procédures et cas concrets, afin de favoriser une application immédiate des compétences acquises.
Sécurité, fiabilité et évolutions technologiques
Formasio intègre dans ses formations :
-
les fondamentaux de la sécurité informatique et des bonnes pratiques (protection des données, gestion des accès, vigilance numérique),
-
la compréhension des architectures SI et des flux d’information,
-
les outils de supervision, d’organisation et de support,
-
l’automatisation et l’intelligence artificielle comme leviers d’optimisation et d’aide à la décision, lorsque cela est pertinent.
L’objectif : démystifier l’informatique, sécuriser les usages et permettre aux équipes de dialoguer efficacement avec les acteurs techniques.
Des compétences adaptées aux enjeux actuels
Nos formations en Informatique & SI couvrent notamment :
-
les bases de l’informatique professionnelle,
-
les systèmes et réseaux,
-
la gestion des données et des outils collaboratifs,
-
la cybersécurité et la prévention des risques,
-
l’évolution et la transformation des systèmes d’information.
Bien plus que l’Informatique & SI
En complément, Formasio propose des formations dans d’autres domaines stratégiques :
-
digital et transformation numérique,
-
commerce & vente,
-
comptabilité & finance,
-
bureautique, PAO/CAO,
-
intelligence artificielle appliquée aux métiers,
-
RSE et accompagnement des évolutions professionnelles.
Les formations sont proposées en intra-entreprise, à distance ou sur-mesure, dans le respect des exigences de la formation professionnelle et des référentiels qualité.
Notre engagement
Transmettre des compétences fiables, opérationnelles et durables, pour des systèmes d’information compris, maîtrisés et alignés avec les enjeux de l’organisation.
Découvrir le centre de formation
Objectifs
Schématiser le cycle complet d'un projet de Data Science.
Appliquer les meilleures pratiques en matière de nettoyage et de préparation des données.
Modéliser un problème de Data Science en utilisant des algorithmes d'apprentissage automatique.
Observations
Notre approche pédagogique repose sur une alternance entre apports théoriques opérationnels et mises en pratique directement issues du contexte professionnel des participants.
Chaque thème traité s'appuie sur des études de cas concrets et des exercices pratiques, conçus spécifiquement à partir des situations réelles rencontrées dans l'environnement professionnel des stagiaires.
Nos méthodes favorisent l'adaptation aux besoins de chaque participant afin d'optimiser leur engagement et leur apprentissage.
L'animation privilégie une pédagogie active, favorisant les échanges, l'analyse réflexive des pratiques et une adaptation continue aux réalités professionnelles des participants.
Moyens et supports pédagogiques
Des supports pédagogiques numériques adaptés au contexte professionnel sont remis aux participants.
Des dispositifs pédagogiques variés sont mobilisés tout au long de la formation (études de cas, exercices pratiques, travaux en sous-groupes, mises en situation, jeux pédagogiques) favorisant l'apprentissage actif, collaboratif et l'appropriation des contenus.
Modalités d’évaluation
Un QCM est réalisé en début et en fin de formation afin d'évaluer l'évolution des connaissances.
Le suivi des stagiaires est assuré tout au long de la formation à travers des ateliers pratiques, des mises en situation et des échanges permettant d'évaluer leur participation et leur progression.
Une attestation individuelle de formation sera remise à chaque participant à l'issue de la formation.
Accessibilité et situation de handicap
Si vous êtes en situation de handicap, ou si vous rencontrez une difficulté pouvant impacter votre participation à la formation, n'hésitez pas à nous contacter.
Nous étudierons ensemble les aménagements ou adaptations pédagogiques, matérielles ou organisationnelles à mettre en place afin de vous accompagner dans les meilleures conditions.
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