IA & Data

Formation Data Science - Programmation R

3 jour(s) • 21h

Éligible OPCO

8,8/10 avis apprenants

Description

Objectif de formation : Au terme de la formation l'apprenant aura pris en main le langage de programmation R et détiendra des compétences de base en Data Science grâce à lui.

Savoir utiliser la bibliothèque H2O
Manipuler les modèles de Machine Learning et de Deep Learning sous H2O
Reconnaître les cas d'utilisation avec Spark

Statisticiens
Consultants Big Data
Data analysts
Data scientists

Avoir des connaissances en Machine Learning
Avoir des bases en programmation R

1
Introduction au Machine Learning
- Présentation des notions de bases
- Modèles & Machine Learning
- Deep Learning
- AutoML
2
Présentation d'H2O
- Notions et cas d'usages
- Installation
- Introduction à R
- Travaux pratiques : installation et première utilisation d'H2O
3
Arbres et forêts
- Définitions
- Arbres de décisions
- Random Forest & H2O
- Gradient Boosting Machine & H2O
- Overfitting & train / validation / test
- Validation croisée & H2O
- Travaux pratiques : création d'arbres de décisions et études des résultats
4
Modèles linéaires
- Définitions
- Régression linéaire
- Régression logistique
- Naïve bayésien
- Hyperparamètre
- Travaux pratiques : création d'une régression et études des résultats
5
Data Manipulation
- Chargement et exportation de la donnée sous H2O
- Exploration de la donnée
- Manipulation de la donnée
6
Deep learning H2O
- Réseaux neuronaux
- Deep learning & le Grid Search
- Régression en Deep Learning
7
Architecture et sécurité sous H2O
- H2O Stack logiciel
- API REST
- Interaction avec R
- Sécurisation des modèles
- SSL Sécurité
8
Présentation du Sparkling Water
- Cas d'utilisation nominale
- Construction de modèles
- Le munging de données
- Les processus en stream
- Présentation des fonctionnalités
- Les sources de données supportées
- Formats de données supportées
- Environnements d'exécutions Spark supportés
9
API H2O
- Démarrage des services H2O
- L'allocation mémoire
- Conversion d'H2OFrame : RDD & DataFrame
- Convertion du RDD et DataFrame au H2OFrame
- Création d'un H2OFrame à partir d'une clé existante
- Le mapping des types entre H2OFrame et Spark DataFrame
- Appeler les algorithmes H2O
- Utilisation de Spark Data Sources avec H2OFrame
- H2OFrame : lecture & enregistrement
- Chargement et sauvegarde des options
- Spécification du mode d'enregistrement à appliquer
10
H2O en production
- POJO & MOJO
- MOJO Quick Start
- POJO Quick Start
- Illustrations de design patterns
- Ressources supplémentaires

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Questions fréquentes

FAQ : Formation Data Science - Programmation R

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.