Objectif
Cette formation vise à développer des compétences dans le domaine de la data science et du Machine Learning et prépare les participants à la maitrise les techniques d’apprentissage et les outils du Machine Learning pour pou la résolution des problèmes et l’aide à la prise de décisions stratégiques au sein de l’entreprise. Au terme de cette formation, les participants vont :
- Comprendre les techniques d’apprentissage supervisés et non supervisés pour résoudre des problèmes complexes.
- Comprendre les concepts clés de l’intelligence artificielle et de la prise de décision basée sur l’exploitation des données
- Parfaire leur connaissance en statistique, les statistiques et ses applications en science des données.
- Se familiariser au langage de programmation python et ses principales librairies pour le développement et la validation des modèles d’apprentissage.
Audience cible
Cette formation s’adresse :
- Aux professionnels cherchant à développer leur carrière et à améliorer leurs compétences en science des données pour résoudre des problèmes complexes d’entreprise.
- Aux gestionnaires, analystes, employés intéressés à acquérir de nouvelles compétences dans le domaine des sciences de données.
- Aux consultants et gérants d’entreprise voulant développer des nouvelles connaissances ou gérer des initiatives d’intégration des outils d’intelligence artificielle dans les processus métiers de l’entreprise.
Plan de formation
- Présentation de la Data Science : Définition, historique, et importance dans le contexte actuel de l'entreprise.
- Panorama du Machine Learning : Concepts clés, historique, et différences entre Machine Learning, Intelligence Artificielle, et Data Science.
- Explications des concepts IA-ML-Deep Learning-IA Generative
- Cas d'usage :
- Exemples de projets réussis de Data Science et Machine Learning dans différentes industries.
- Exemples d’utilisation d’IA génératives dans l’entreprise
- Panorama du Machine Learning : Concepts clés, historique, et différences entre Machine Learning, Intelligence Artificielle, et Data Science.
- Explications des concepts IA-ML-Deep Learning-IA Generative
- Cas d'usage :
- Exemples de projets réussis de Data Science et Machine Learning dans différentes industries.
- Exemples d’utilisation d’IA génératives dans l’entreprise
- Introduction à la statistique descriptive : Moyenne, médiane, variance, écart-type, distributions de probabilité.
- Statistique inférentielle : Estimations, tests d'hypothèses, intervalles de confiance.
- Science : Régression linéaire simple, analyse de la variance (ANOVA), tests de corrélation.
- Statistique inférentielle : Estimations, tests d'hypothèses, intervalles de confiance.
- Science : Régression linéaire simple, analyse de la variance (ANOVA), tests de corrélation.
- Concepts de base : Apprentissage supervisé vs non supervisé, jeux de données d'entraînement et de test, sur-apprentissage.
- Régression linéaire et logistique : Modélisation, interprétation des coefficients, métriques de performance (RMSE, AUC).
- Arbres de décision et Random Forests : Principe, avantages et inconvénients, implémentation pratique.
- Support Vector Machines (SVM) : Introduction, optimisation des marges, utilisation pour la classification.
- Validation croisée : Techniques de validation des modèles, évaluation des performances.
- Régression linéaire et logistique : Modélisation, interprétation des coefficients, métriques de performance (RMSE, AUC).
- Arbres de décision et Random Forests : Principe, avantages et inconvénients, implémentation pratique.
- Support Vector Machines (SVM) : Introduction, optimisation des marges, utilisation pour la classification.
- Validation croisée : Techniques de validation des modèles, évaluation des performances.
- Introduction : Quand et pourquoi utiliser l'apprentissage non supervisé.
- Clustering : K-means, hiérarchique, DBSCAN - principes, implémentations, et cas d'utilisation.
- Réduction de dimensionnalité : PCA (Analyse en Composantes Principales), t-SNE, interprétation et visualisation.
- Règles d’associations : Market basket analysis, algorithmes Apri
- Clustering : K-means, hiérarchique, DBSCAN - principes, implémentations, et cas d'utilisation.
- Réduction de dimensionnalité : PCA (Analyse en Composantes Principales), t-SNE, interprétation et visualisation.
- Règles d’associations : Market basket analysis, algorithmes Apri
- Concepts clés de l'IA : Différents types d'IA, apprentissage profond (Deep Learning), réseaux neuronaux.
- Prise de décision basée sur les données : Pipeline modèles de décision, optimisation des processus d'entreprise avec l'IA.
- Étude de cas : Analyse de cas pratiques où l'IA a amélioré la prise de décision stratégique.
- Prise de décision basée sur les données : Pipeline modèles de décision, optimisation des processus d'entreprise avec l'IA.
- Étude de cas : Analyse de cas pratiques où l'IA a amélioré la prise de décision stratégique.
- base, structures de données (listes, dictionnaires, tuples), contrôle de flux (boucles, conditions).
- Bibliothèques Python pour la Data Science : NumPy (calculs numériques), Pandas (manipulation des données), Matplotlib/Seaborn (visualisation).
- Machine Learning avec Scikit-learn : Implémentation des algorithmes supervisés et non supervisés, évaluation des modèles.
- Traitement des données : Préparation, nettoyage, transformation des données avec Pandas.
- Bibliothèques Python pour la Data Science : NumPy (calculs numériques), Pandas (manipulation des données), Matplotlib/Seaborn (visualisation).
- Machine Learning avec Scikit-learn : Implémentation des algorithmes supervisés et non supervisés, évaluation des modèles.
- Traitement des données : Préparation, nettoyage, transformation des données avec Pandas.
- Pipeline de développement des modèles : De la préparation des données à l'entraînement et à la validation des modèles.
- Hyperparameter Tuning : Recherche des meilleurs paramètres pour optimiser les performances des modèles.
- Évaluation des modèles : Utilisation des métriques d'évaluation (précision, rappel, F1-score, ROC curve).
- Hyperparameter Tuning : Recherche des meilleurs paramètres pour optimiser les performances des modèles.
- Évaluation des modèles : Utilisation des métriques d'évaluation (précision, rappel, F1-score, ROC curve).
Comptétences
Après avoir suivi cette formation sur la Data Science et le Machine Learning, les participants auront acquis les compétences suivantes :
Maîtrise des Concepts Fondamentaux :
- Compréhension approfondie des principes de la Data Science et du Machine Learning, incluant les différences entre apprentissage supervisé et non supervisé.
- Connaissance des concepts clés de l’intelligence artificielle et de la prise de décision basée sur les données.
Compétences en Statistique Appliquée :
- Capacité à appliquer des techniques statistiques fondamentales pour l’analyse de données.
- Maîtrise des méthodes de régression, des tests d’hypothèses, et des techniques de réduction de dimensionnalité.
Développement et Validation de Modèles :
- Compétence dans le développement, l’entraînement, et la validation de modèles de Machine Learning en utilisant des outils et bibliothèques Python comme Scikit-learn.
- Aptitude à utiliser des techniques avancées telles que le tuning d’hyperparamètres et la validation croisée pour optimiser les performances des modèles.
Programmation en Python pour la Data Science :
- Maîtrise de la programmation en Python, y compris la manipulation des données avec Pandas, l’analyse numérique avec NumPy, et la visualisation des données avec Matplotlib et Seaborn.
- Capacité à implémenter des modèles de Machine Learning de bout en bout, du traitement des données à l’évaluation des performances.
Application Pratique des Techniques :
- Expérience pratique dans le développement de solutions de Data Science à travers des projets concrets et des études de cas.
- Compétence à intégrer et déployer des modèles d’apprentissage automatique dans des environnements professionnels, en alignement avec les objectifs stratégiques de l’entreprise.
Prise de Décision Basée sur les Données :
- Aptitude à utiliser les résultats des modèles de Machine Learning pour informer et améliorer la prise de décision stratégique au sein de l’organisation.
- Capacité à évaluer l’impact des initiatives de Data Science sur la performance globale de l’entreprise et à identifier les opportunités d’optimisation des processus. Ces compétences permettront aux participants de contribuer efficacement aux projets de transformation numérique de leur entreprise, en appliquant des techniques avancées de Data Science et de Machine Learning pour résoudre des problèmes complexes et maximiser la valeur des données.