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Objectifs pédagogiques

  • Utiliser Scikitlearn pour créer des modèles d'apprentissage machine
  • Concevoir des expériences et interpréter les résultats des tests A/B
  • Visualiser l'analyse de clustering et de régression en Python à l'aide de Matplotlib
  • Produire des recommandations automatisées de produit ou de contenu avec des techniques de filtrage collaboratif
  • Appliquer les meilleures pratiques en matière de nettoyage et de préparation de vos données avant l'analyse.

Niveau requis

Une expérience de codage ou de script préalable est nécessaire. Avoir au minimum des compétences en mathématiques de niveau secondaire.

Public concerné

Développeurs de logiciels, programmeurs, Data analysts, Data scientists.

Programme

Jour 1

Introduction à la Data Science (la science des données)

  • Qu'est-ce que la Data Science ?
    • Définition
    • Différence entre statistiques et Data Science
    • Champs d'application de la Data Science
    • Outils et algorithmes pour faire de la Data Science
  • Les méthodes de Machine Learning (apprentissage automatique)
    • L'apprentissage supervisé
    • L'apprentissage non supervisé
    • L'apprentissage renforcé

Le langage de programmation Python - Bases

  • Introduction à Python
  • Les structures / propriétés / fonctions spéciales
  • La Programmation Orientée Objet (POO)
  • La bibliothèque standard

Le langage de programmation Python - Avancé

  • Notions avancées de Python
  • Respecter de bonnes pratiques de développement
  • Manipuler les librairies NumPy, SciPy, Pandas et Matplotlib

Préparation de données pour la Data Science

  • Pourquoi la préparation des données est-elle si importante en Data Science ?
  • Étapes de préparation des données (du nettoyage des données à la compréhension des données)

Jour 2

Exemples de travaux pratiques sur Scikitlearn (à titre indicatif)

  • Maîtriser les techniques d'apprentissage automatique et d'exploration de données avec Scikitlearn de Python
    • Extraction de caractéristiques et prétraitement
    • Réduction de la dimensionnalité avec l'Analyse des Composants Principaux (PCA)
    • Analyse de régression linéaire, multi-linéaire, polynomiale, logistique et régularisation
    • Classification supervisée
    • Classification non supervisée et régression avec arbres de décision
    • K-means clustering
    • Perceptron et le Support des Machines Vectorielles (SVM)
    • Réseaux de neurones artificiels

Jour 3

Exemples de travaux pratiques sur Scikitlearn (à titre indicatif) - Suite

  • Maîtriser les techniques d'apprentissage automatique et d'exploration de données avec MLlib d'Apache Spark
    • Analyse en composantes principales
    • Analyse de régression
    • K-means clustering
    • Train / Test et validation croisée
    • Méthodes bayésiennes
    • Arbres de décision et forêts aléatoires
    • Régression multivariée
    • Modèles multiniveaux
    • Support des Machines Vectorielles (SVM)
    • Apprentissage par renforcement
    • Filtrage collaboratif
    • K plus proche voisin
    • Le compromis biais / variance
    • Apprentissage d'ensemble
    • Fréquence de terme / Fréquence inverse de documents
    • Conception expérimentale et A/B testing

Cas d'usage particuliers de Data Science

  • Algorithmes de classification / supervisés et non supervisés
    • Classification des itinéraires / chemins (basée sur les matrices origines / destinations temporelles)
    • Détection de mode de transport ou forme de mobilité à partir de jeux de données images
  • Algorithmes de recommandation
    • Filtrage collaboratif pour les recommandations : basé sur le contenu, les éléments, l'utilisateur ou filtrage hybride
  • Clustering pour les recommandations
  • Deep Learning pour les recommandations

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