Formation Big Data - Data classification
Description
Objectif de formation : Appréhender le Machine Learning du point de vue du traitement de la donnée ainsi qu’au processus de modélisation statistique
- Savoir définir les étapes de préparation des données
- Comprendre et mettre en oeuvre l’apprentissage automatique
- Appréhender les techniques de classification de données
- Comprendre les apports des réseaux de neurones et du Deep Learning
- Chefs de projets
- Développeurs
- Data scientists
- Architectes
- Connaissances des principes du Big Data et des architectures techniques
- 1
Introduction
- Zoom sur les données
- Présentation des requêtes
- Attentes des utilisateurs
- Étapes de la préparation des données
- Définitions, présentation du data munging
- Rôle du data scientist
- 2
Gouvernance des données
- Qualité des données
- Transformation de l’information en donnée
- Qualification et enrichissement
- Sécurisation et étanchéité des lacs de données
- Flux de données et organisation dans l’entreprise
- Donnée maître à la donnée de travail
- Mise en oeuvre pratique des différentes phases : nettoyage, enrichissement, organisation des données
- 3
Traitements statistiques de base
- Introduction aux calculs statistiques
- Paramètres des fonctions
- Applications aux fermes de calculs distribués
- Problématiques induites
- Approximations
- Précision des estimations
- 4
Data Mining
- Besoin, apports et enjeux
- Extraction et organisation des classes de données
- Analyse factorielle
- 5
Machine Learning
- Apprentissage automatique
- Définition & les attentes par rapport au Machine Learning
- Valeurs d’observation et variables cibles
- Ingénierie des variables
- Apprentissage supervisé et non supervisé
- Classification des données
- Panorama des différents algorithmes
- Conception de jeux d’essai, entraînement et construction de modèles
- Prévisions à partir de données réelles
- Mesure de l’efficacité des algorithmes
- Courbes ROC
- Parallélisation des algorithmes. Choix automatique.
- 6
IA
- Introduction aux réseaux de neurones
- Réseaux de neurones à convolution
- Modèles de CNN
- Types de couches
- Deep Learning & Deeplearning4j sur Spark
- 7
Risques & erreurs à éviter
- Importance de la préparation des données
- Surapprentissage
- 8
Visualisation des données
- Intérêt de la visualisation
- Outils disponibles
Ils nous font Confiance
Nos partenaires de confiance
Questions fréquentes
FAQ : Formation Big Data - Data classification
Oui, mais la prise en charge d'une formation professionnelle par un OPCO dépend de votre opérateur de compétences, de votre branche d'activité et des critères de financement applicables. Ascent Formation vous accompagne dans l'identification des possibilités de financement adaptées à votre entreprise.
Une formation inter-entreprises réunit des participants issus de différentes organisations, tandis qu'une formation intra-entreprise est organisée pour les collaborateurs d'une même entreprise. Le format intra permet notamment d'adapter le contenu et les modalités aux besoins spécifiques de vos équipes.
Selon la formation proposée, il est possible de suivre une formation professionnelle à distance, en présentiel ou selon d'autres modalités disponibles. Consultez les informations de la session concernée ou contactez-nous pour connaître les formats possibles.
Oui, une formation professionnelle peut être adaptée aux objectifs, au niveau des participants et aux besoins opérationnels de votre entreprise. Ascent Formation vous propose des parcours personnalisés pour accompagner le développement des compétences de vos équipes.
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