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Formation Data Science
4.5
Avis
Présentiel
14 heures
1200 € (TVA non applicable)

Apprenez à utiliser les algorithmes de data Science tels que K-means ou l'analyse de sentiment et la prédiction dans Power BI.

Partenaire Officiel Microsoft & Pôle Emploi.

Formation Eligible

Programme de la formation

Obtenez une formation Data Science Power BI avec des vrais spécialistes de cet outil certifiés par Microsoft, et découvrez un maximum de cas d'usage de cet outil tirés directement de nos missions en tant que consultants. Posez toutes les questions que vous voulez ! Nos formateurs ont l'habitude d'y répondre.

Profil des stagiaires

Pour qui
  • Consultants, contrôleurs de gestion, chefs de projet, chefs de produit
  • Comptables, Experts Comptables
  • Administrateurs de bases de données, Data Analysts
Pré-requis
  • Connaître les bases d'Excel et de la modélisation statistique
  • Avoir des notions de base en bureautique

Contenu de la formation

Niveau 1

Introduction à la data science et au machine learning

  1. Quelques définitions : intelligence artificielle, deep learning, machine learning, data science, statistiques, big data

  2. Positionnement par rapport au BI

  3. Les deux grandes familles en machine learning: supervisé et non supervisé

  4. Des exemples d’utilisation

  5. L’importance des données:

    1. nature des données

    2. la quantité

    3. la qualité

  1. L’importance de l’évaluation d’un modèle

    1. métrique d’évaluation

    2. principe de séparation de l’échantillon de données

  2. Quelques exemples d’algorithmes

  3. Les logiciels disponibles


Niveau 2

Le workflow machine learning

  1. Importation des données

    1. Téléchargement direct sur site, API, requête dans une base de données

    2. Les différents formats de données : xls(x), csv, json, xml, html, sqlite, format access, format sérialisé pour langage de programmation R ou Python

  1. Nettoyage des données

    1. Vérification du type de chaque colonne

    2. Traitement des valeurs manquantes

    3. Contrôle de la qualité des données

  1. Exploration des données

    1. Statistiques descriptives de bases (nombre, minimum, maximum, valeur moyenne, médiane, variance, écart-type, quantiles, valeurs extrêmes, nombre de valeurs manquantes)

    2. Visualisation des données : variable par variable, deux variables ensembles, trois ou plus variables ensemble, corrélation entre variables.

  1. Feature engineering

    1. A partir d’une datetime : jour de la semaine, mois, année, tranche horaire

    2. Regroupement de modalités (pour des variables catégorielles)

    3. Transformation pour des variables numériques : différence, logarithme, agrégation, valeur retardées

  1. Choix et entraînement des algorithmes

    1. Sélection du modèle approprié en fonction du type de problème: classification, régression, clustering

    2. Stratégie propre à l’apprentissage supervisé (split train test), cross-validation

  1. Contrôle et interprétation des résultats

    1. Interprétation du résultat du processus d’apprentissage (les “sorties”)

    2. Analyse des prédiction du modèle pour de l’apprentissage supervisé et de l’impact de chacune des variables, analyse des clusters pour de l’apprentissage non supervisé

    3. Recours possible à la visualisation pour un meilleur contrôle des résultats


Niveau 3

Applications avec Power BI

  1. Possibilité avec Power BI et autres services Microsoft

    1. Avantages de Power BI: exploration de données facile et rapide, visualisations élégantes, et facilité de communication des résultats

    2. Inconvénients : écosystème data science peu développé

  1. Application de l’apprentissage supervisé: Prédiction du prix des appartements AirBNB

  2. Application du clustering : segmentation de population / base de clients

  3. Application de la classification : Prédiction du défaut pour les détenteurs de carte bleu


Retour sur nos formations

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Equipe pédagogique

Notre équipe de consultants et formateurs sont des experts sur Power BI et sont certifiés par Microsoft sur cet outil. Ils sont titulaires de la certification Microsoft Certified : Data Analyst Associate ainsi que Microsoft Certified Trainer.

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Suivi de l'exécution et évaluation des résultats

  • Feuilles de présence
  • Questions orales ou écrites
  • Mises en situation
  • Formulaire d'évaluation de la formation
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Ressources techniques et pédagogiques

  • Accueil des stagiaires dans une salle dédiée
  • Documents supports de formation projetés
  • Exposés théoriques
  • Etudes de cas concrets
  • Quiz et/ou exercices en salle
  • Mise à disposition en ligne de documents supports à la suite de la formation
La "Formation Data Science" est éligible au CPF
Le compte CPF est un compte personnel de formation sur lequel toute personne en activité cumule des droits tout au long de sa carrière.
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