Format : Stage pratique
Niveau Fondamentaux
 
 
 
 
Répartition du temps : 30% exposés
60% pratique
10% échanges

La formation en détails

Description

Des collaborateurs issus du “business” s'intéressent naturellement à la data science pour répondre à leurs besoins d'analytique. En parallèle, l'émergence sur le marché de plateformes de Machine Learning rend les directions métiers plus autonomes et réactives dans l'exécution de leur roadmap data tout en s'affranchissant des compétences de l'IT. Finalement, la Citizen Data Science est une opportunité, pour les collaborateurs sensibilisés à la data mais dont ce n'est pas le cœur de métier, de tirer profit de leur connaissance en expérimentant plus librement et plus rapidement.
Pour l'ensemble des collaborateurs des équipes métier impliquées dans un projet IA/Data Science, cette formation leur permettra de découvrir et pratiquer la Data Science au moyen de la plateforme “low-code/no-code” Dataiku. 
Grâce à cette formation, les participants seront également sensibilisés aux enjeux et opportunités qu'offre la Citizen Data Science pour leur organisation, ainsi qu'aux singularités des différentes plateformes du marché. En complétant  la communauté Data de nouveaux profils, les citizens data scientists permettent donc à l'organisation de faire émerger de nouvelles initiatives, mais aussi de développer des équipes data pluridisciplinaires.

Objectifs

  • Découvrir les acteurs, les tendances et les enjeux actuels de la citizen Data Science
  • S'approprier les principales notions de la Data Science
  • Savoir utiliser les fonctionnalités élémentaires d'une plateforme de Data Science et Machine Learning sans expertise de programmation
  • Expérimenter le cycle de vie d'un projet de Data Science

Public cible

  • Directeur / Manager
  • Data Project Manager / Product Manager / Product Owner
  • Business Analyst / Consultant Analytics
  • Data Analyst / Statisticien
  • Equipe métier impliquée dans un projet IA / Data Science

Prérequis

Modalités pédagogiques

Formation avec apports théoriques, échanges sur les contextes des participants et retours d'expérience pratique du formateur, complétés d'une expérimentation complète sur la plateforme de Data Science et Machine Learning Dataiku.

Modalités d'évaluation et de suivi

L'évaluation des acquis se fait tout au long de la session au travers des ateliers et des mises en pratique. Une évaluation à chaud sur la satisfaction des stagiaires est réalisée systématiquement en fin de session et une attestation de formation est délivrée aux participants mentionnant les objectifs de la formation, la nature, le programme et la durée de l'action de formation ainsi que la formalisation des acquis.

Programme détaillé

Jour 1
INTRODUCTION
Accueil des participants
Présentation des objectifs pédagogiques et du programme détaillé de la formation
Fondamentaux d’un projet de data science
Présentation du cadre du challenge et du cas d’usage

PREMIERS PAS SUR DATAIKU
Accès aux environnements de démonstration
Initialisation du projet, import des données
Présentation des fonctionnalités centrales de Dataiku

ANALYSE EXPLORATOIRE ET PRÉTRAITEMENT DES DONNÉES
Découvrir l’analyse exploratoire et le prétraitement de données
Mise en pratique : “Créer son premier flux de transformation de données pour mener une analyse exploratoire”
Mise en commun, partage de son analyse exploratoire avec le reste du groupe

Jour 2
FEATURE ENGINEERING ET MACHINE LEARNING
Découvrir le feature engineering et le machine learning
Mise en pratique : “Lancer ses premières expérimentations d’AutoML (automated machine learning) en créant de nouvelles variables explicatives”
Mise en commun, partage de son meilleur modèle de machine learning avec le reste des participants

MISE EN PERSPECTIVE AVEC LES AUTRES PLATEFORMES ET CITIZEN DATA SCIENCE 
Le marché des plateformes de DSML (Data Science et Machine Learning)
Démo DataRobot
La Citizen Data Science vue par OCTO

CONCLUSION
Partage sur la formation
Questions/réponses additionnelles
Plan d’actions individuel
Évaluation de la session et clôture de la session
 

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