Contenu de la formation
Cette formation présente les étapes fondamentales d’un projet de machine learning. Les participants construisent et évaluent leurs premiers modèles.
Les participants explorent des méthodes de classification telles que les arbres de décision et les forêts aléatoires. Les ateliers portent sur la préparation et l’évaluation des données.
Cette session introduit les principes des réseaux neuronaux et du deep learning. Elle s’appuie sur les notions de classification et de traitement de données.
Pour qui ?
- Étudiants en data science
- Analystes de données
- Développeurs Python
- Professionnels en reconversion data
Comment se déroule la formation
- 1Identification des prérequis en Python et analyse de données
- 2Présentation des étapes d’un projet de machine learning
- 3Préparation et exploration des données
- 4Construction de modèles avec scikit-learn
- 5Évaluation et interprétation des résultats
- 6Retours sur les limites et bonnes pratiques
Les formateurs de cette formation
Questions fréquentes
Quels prérequis sont recommandés ?
Des bases en Python et une première familiarité avec les données sont recommandées. FormaGroup peut vous aider à cadrer le niveau adapté.
Quels algorithmes peuvent être abordés ?
Le programme peut couvrir les arbres de décision, les forêts aléatoires, les régressions et des notions de réseaux neuronaux selon la durée retenue.
La formation est-elle orientée théorie ou pratique ?
Elle combine les repères conceptuels nécessaires et des exercices de construction et d’évaluation de modèles avec Python.
Peut-elle être proposée à un groupe d’étudiants ?
Oui. FormaGroup organise la mise en relation pour des groupes d’étudiants, d’équipes ou de professionnels en reconversion.
Dans le catalogue FormaGroup
FormaGroup organise cette formation dans votre ville ou à distance : dates, groupe ou session individuelle, attestation de formation.
S’inscrire