Data Science - Les fondamentaux

Objectifs

Cette formation Data Science, les fondamentaux vous permettra de :

• Savoir reconnaître une problématique business qui profiterait de l'apport de la data science


• Mettre en place une gouvernance projet dédié


• Choisir les bons outils en fonction de la problématique

Syllabus

Data science et data mining

• Introduction au data mining


• Différence entre data science, data mining, machine learning


• Les principales méthodes en data science :


• Le machine learning : réseau de neurone, boosting et bagging, gradient boosting, random forest


• Le data mining : régression, k-meeans, techniques d'association Introduction au deep learnin

Principe du big data

• L'architecture distribuée


• Principes d'un cluster Hadoop : Le map reduce et Yarn Le HDFS Les daemon

Les étapes d'un projet de data science

• Overview des principaux outils de la data science


• Les distributions Hadoop


• Les solutions open source : les solutions Apache (hive, pig), Python, R Les solutions payantes : SAS, IBM (Modeler, DSX), Dataiku, Datameer, les PaaS (AWS, Microsoft Azure, Bluemix) …

Comment ?

Méthodes pédagogiques

1 poste et 1 support par stagiaire

8 à 10 stagiaires par salle

Remise d'une documentation pédagogique papier ou numérique pendant le stage

La formation est constituée d'apports théoriques, d'exercices pratiques, de réflexions et de retours d'expérience

Évaluation

Auto-évaluation des acquis par le stagiaire via un questionnaire en ligne

Attestation de fin de stage remise au stagiaire