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Objectifs pédagogiques / Compétences visées

  • Comprendre les enjeux du Machine Learning dans l'entreprise
  • Savoir utiliser les fonctionnalités de Machine Learning sous IBM Cognos Analytics CA 11
  • Manipuler les algorithmes de Machine Learning.

Niveau requis

Avoir quelques connaissances de base des mathématiques statistique.

Public concerné

Débutant en Machine Learning et Python, et débutant / intermédiaire / confirmé sur Cognos.

Programme

Installation et configuration de Jupyter Notebooks Server pour Cognos Analytics

Manipulation des données dans Jupyter Notebooks depuis Cognos Analytics (Python)

  • Insertion de données depuis et vers Cognos
  • Insertion de données depuis un fichier CSV (Coma-Separated Values)
  • Insertion des données depuis d'autres sources de données
  • Panda vs Numpy
  • Nettoyages des données
  • Jointures, merges et concaténation
  • Grouper, filtrer et autres fonctions

Machine Learning : concepts généraux

  • Fonctions de pertes, valeurs aberrantes et évaluation du modèle
  • Régressions
    • Linéaire
    • Linéaire multiple
    • Logistique
  • K-means
  • Arbre de décision et Random Forest
  • SVM (Support Vector Machine)
  • Clustering
  • PCA (Principal Component Analysis)

Visualisation dans Cognos Analytics

  • Création d'un tableau de bord depuis les données de Jupyter Notebooks
  • Mutualisation avec d'autres rapports Cognos

Administration de Jupyter Notebooks depuis Cognos Analytics

  • Planificateur
  • Sécurité

Modalités d’évaluation des acquis

L'évaluation des acquis se fait :

  • En cours de formation, par des études de cas ou des travaux pratiques
  • Et, en fin de formation, par un questionnaire d'auto-évaluation ou une certification (M2i ou éditeur)

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