Formation Certification Data Science Machine Learning
Obtenez une certification reconnue en Data Science et maîtrisez le machine learning opérationnel. Développez vos compétences pour prédire et décider efficacement.
Comprendre les concepts fondamentaux du machine learning
Appliquer des algorithmes de prédiction sur des jeux de données
Évaluer la performance des modèles de machine learning
Développer des solutions opérationnelles basées sur les données
Communiquer les résultats à des parties prenantes non techniques
Programme détaillé
4 modules · 28 heures
01
Introduction au Machine Learning
—Définitions et concepts clés
—Types d'apprentissage
—Applications pratiques
02
Préparation des Données
—Nettoyage et transformation des données
—Sélection des variables
—Échantillonnage et validation
03
Modélisation et Algorithmes
—Réseaux de neurones
—Arbres décisionnels
—Régression et classification
04
Mise en Production
—Déploiement des modèles
—Suivi et maintenance
—Reporting et visualisation des résultats
Le conseil de l'expert
L'un des objectifs pédagogiques majeurs de notre formation en Data Science Machine Learning est d'apprendre à évaluer la performance des modèles de machine learning. Cette compétence est cruciale pour garantir que les solutions développées répondent aux besoins réels des entreprises. En maîtrisant cette évaluation, les participants pourront non seulement affiner leurs modèles, mais aussi mieux justifier leurs choix auprès des parties prenantes.
Un défi fréquent rencontré par les apprenants dans le domaine du machine learning réside dans la préparation des données. Beaucoup sous-estiment l'importance d'une bonne préparation, ce qui peut compromettre l'efficacité des modèles. En effet, des données mal préparées peuvent conduire à des résultats erronés, rendant les décisions basées sur ces analyses peu fiables. Notre formation accorde une attention particulière à cette étape cruciale afin d'assurer une base solide pour le développement de modèles performants.
Ce qui distingue notre formation sur la certification Data Science Machine Learning est son approche pratique et opérationnelle. Contrairement à d'autres formations qui se concentrent uniquement sur la théorie, nous mettons l'accent sur l'application directe des concepts à des cas réels. Les participants auront l'occasion de travailler sur des jeux de données concrets, ce qui leur permettra de développer des solutions opérationnelles basées sur les données tout en renforçant leur compréhension des algorithmes de prédiction.
Pour tirer le maximum de cette formation, je vous recommande de venir avec des questions spécifiques ou des projets en cours que vous souhaitez approfondir. Cela vous permettra d'appliquer directement les connaissances acquises à des situations réelles, facilitant ainsi une assimilation plus rapide et efficace des concepts. N'oubliez pas que votre engagement et votre curiosité sont des atouts précieux pour maximiser votre apprentissage.
Compétences acquises
Compréhension des concepts de Machine Learning
Expliquer les principes fondamentaux et les différents types de machine learning, y compris l'apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement.
Préparation et nettoyage des données
Appliquer des techniques de préparation de données, y compris le traitement des valeurs manquantes, la normalisation et la transformation des variables.
Application d'algorithmes de prédiction
Implémenter des algorithmes de machine learning tels que la régression linéaire, les arbres de décision et les réseaux de neurones sur des jeux de données.
Évaluation des modèles
Utiliser des métriques d'évaluation appropriées pour mesurer la performance des modèles, comme la précision, le rappel et le F-score.
Mise en production de solutions de machine learning
Développer et déployer des modèles de machine learning en environnement de production, en intégrant des API et des outils de conteneurisation.
Communication des résultats
Présenter les résultats des analyses de données et des modèles de machine learning de manière claire et accessible à des parties prenantes non techniques.
Résolution de problèmes basés sur les données
Identifier des problématiques métier et concevoir des solutions innovantes basées sur l’analyse de données et les modèles de machine learning.
Public, prérequis et modalités
Public visé
Data Scientist
Analyste de données
Chef de projet IT
Prérequis
Les prérequis spécifiques à cette certification vous seront communiqués lors de l'entretien de positionnement préalable à l'inscription.
Moyens pédagogiques
Salle équipée, supports remis en PDF, cas réels rejoués en atelier, 8 participants maximum.
Suivi & évaluation
Évaluation continue pendant la formation
Mises en situation pour évaluer les compétences acquises
Questionnaire de satisfaction et retour d'expérience
Accessibilité
Notre organisme de formation s'engage à accueillir et accompagner les personnes en situation de handicap. Notre référente handicap, Mme Lorène Travaux est disponible pour étudier avec vous les adaptations pédagogiques, techniques ou logistiques nécessaires avant toute inscription.
Plusieurs dispositifs permettent de prendre en charge tout ou partie du coût. Nos conseillers identifient avec vous la solution la plus adaptée à votre situation.
OPCO
Formations financées via votre opérateur de compétences
Les OPCO peuvent prendre en charge tout ou partie des frais de formation de vos salariés, dans le cadre du plan de développement des compétences ou de l'alternance.
Les Fonds d'Assurance Formation financent les formations des indépendants, auto-entrepreneurs, professions libérales et chefs d'entreprise (FAFCEA, AGEFICE, FIFPL…).
France Travail peut financer votre formation via l'AIF (Aide Individuelle à la Formation) ou des achats directs. Parlez-en à votre conseiller pour vérifier votre éligibilité.
Dans le cadre du plan de développement des compétences, l'employeur prend en charge le coût pédagogique et maintient la rémunération pendant la formation.
Le FNE-Formation accompagne les entreprises en mutation économique ou en transition écologique et numérique, avec une prise en charge pouvant aller jusqu'à 100 %.
« Un participant a appliqué les techniques apprises pour nettoyer un jeu de données, ce qui a considérablement amélioré la performance de son modèle prédictif. »
« Un autre a mis en production un modèle de machine learning, en suivant les bonnes pratiques de déploiement enseignées durant la formation. »
Questions fréquentes
La formation peut être financée par divers dispositifs tels que le Compte Personnel de Formation (CPF), les fonds de formation des entreprises ou des dispositifs régionaux. Nous vous conseillons de vérifier votre éligibilité et de consulter votre employeur pour les options de financement disponibles.
Oui, notre formation en Data Science Machine Learning est éligible au CPF. Vous pouvez utiliser vos droits à la formation pour financer cette certification. Pour plus de détails, consultez le site officiel du CPF.
La formation se déroule en intra-entreprise et dure 28 heures. Nous nous engageons à rendre nos formations accessibles aux personnes en situation de handicap. N'hésitez pas à nous contacter pour discuter de vos besoins spécifiques et des adaptations possibles.
La formation utilise une méthode d'apprentissage mixte, combinant des apports théoriques et des travaux pratiques. Les participants sont engagés à travers des études de cas réels, des exercices interactifs et des projets en groupe, favorisant ainsi une compréhension approfondie des concepts de machine learning.
La formation est structurée sur 28 heures, réparties sur plusieurs jours. Chaque module comprend une partie théorique qui introduit les concepts clés, suivie de sessions pratiques où les participants appliquent ces concepts à des jeux de données concrets. Cette alternance permet de renforcer l'apprentissage et de faciliter la mise en œuvre des compétences acquises.
Les participants auront accès à des outils de data science tels que Python, R, et des bibliothèques spécifiques comme Scikit-learn et TensorFlow. Des plateformes de visualisation de données et des environnements de développement intégrés seront également utilisés. Des ressources pédagogiques variées, telles que des supports de cours et des tutoriels en ligne, seront fournies pour enrichir l'expérience d'apprentissage.
Il n'y a pas de pré-requis spécifiques pour cette formation, elle est ouverte à tout niveau. Cependant, une connaissance de base en statistiques et en programmation (de préférence en Python) peut être bénéfique pour tirer le meilleur parti des modules.
Vous apprendrez à comprendre les concepts fondamentaux du machine learning, à préparer et nettoyer des jeux de données, à appliquer divers algorithmes de prédiction, à évaluer la performance des modèles et à mettre en production des solutions basées sur des données. De plus, vous apprendrez à communiquer vos résultats de manière efficace à des non-spécialistes.
Cette formation s'adresse principalement aux Data Scientists, Analystes de données et Chefs de projet IT qui souhaitent renforcer leurs compétences en machine learning et en développement de solutions basées sur des données.
Notre organisme de formation s'engage à accueillir et accompagner les personnes en situation de handicap. Notre référente handicap, Mme Lorène Travaux est disponible pour étudier avec vous les adaptations pédagogiques, techniques ou logistiques nécessaires avant toute inscription. Contactez-nous à hello@imi-executive-solutions.com ou au 06 72 09 69 52.
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