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Industrialisation d'un projet de Data Science Mixte : présentiel / à distance

Dernière mise à jour : 03/12/2021

Adopter les bonnes pratiques de développement pour la Data science
Type : Stage pratique
Description
La maturité du marché sur les sujets de la Data Science ne cesse de grandir chaque jour. C'est pourquoi, il nous semble à présent important d'être capable de déployer les POCs (Proof of Concept) les plus pertinents en production, et enfin voir les applications de data science apporter de la valeur aux entreprises.

Durant cette formation, vous profiterez de la riche expérience de nos consultants pour découvrir la Data Science industrialisée, et vous pratiquerez les meilleures méthodes pour faire passer votre projet du stade de la recherche à celui de l'exploitation en évitant les pièges de l'effet « big bang ».
Objectifs de la formation
  • Savoir emmener son modèle en production
  • Apprendre à gérer les nouvelles contraintes
  • Minimiser le coût de transfert de l'exploration à la production
  • Découvrir les concepts de Software Craftsmanship appliqués à la Data Science
Public visé
  • Analyste
  • Statisticien
  • Développeur
Prérequis
  • Connaissance des bases de la Data Science (modèles, biais, variance, etc.)
  • Connaissance des librairies de manipulation de donnée en python (pandas, numpy, etc.)
  • Connaissance de la ligne de commande linux (bash par exemple)
Modalités pédagogiques
Une formation pratique durant laquelle les participants partent d'un code d'exploration préparé par le formateur et qu'ils vont amener en production, étape par étape, en démontrant que la transition doit se faire de manière la plus fluide possible.
Profil du / des Formateur(s)
Toutes nos formations sont animées par des consultants-formateurs expérimentés et reconnus par leurs pairs.
 
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
Jour 1

INTRODUCTION
Rôle du data scientist
Convictions

INSTALLATION DES ENVIRONNEMENTS
Jupyter Notebook
PyCharm
Environnement anaconda

CLEAN CODE ET NOTEBOOK
Nettoyer son notebook
Noms des variables
Utilisation de fichiers de configuration
Programmation fonctionnelle
Immutabilité
Créer des fonctions
Mise en pratique : "Appliquer les techniques de Clean code à un notebook"

TESTER SON CODE
Découverte du TDD
Initiation à unittest
  • Les classes de test
  • Écrire son premier test
  • Les méthode setup et teardown
Intégration à setuptools
Mise en pratique : "Écrire ses premiers tests"

Jour 2

RAPPELS ET RÉVISION DU JOUR 1

DOCUMENTER SON PROJET
Découverte de Sphinx
Découverte de sphinx-quickstart
Mise en pratique : "Documenter son projet"

GÉRER LES VERSIONS
Introduction à git
Gérer les versions de code
Utilisation des tags
Stratégies de versionning
Gérer des datasets et des modèles

RENDRE SON CODE DÉPLOYABLE
Définition du packaging
Introduction à setuptools
Installer son code en local
Gestion des dépendances
Règles simples de démarrage
Mise en pratique : "Créer et installer son package"

CONCLUSION
Synthèse des points abordés
Partage sur la formation
Questions/Réponses additionnelles
Exposé (%)
10
Pratique (%)
80
Echanges (%)
10

M'inscrire à la formation

Cette session se passera en partie à distance et en partie en présentiel
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Lieu(x) :

OCTO Academy - 34, avenue de l'Opéra 75002 PARIS France
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Détail des horaires :
Demander un devis
Prochaines Sessions
  • 07/03/22 → 08/03/22 Mixte PARIS
  • 07/06/22 → 08/06/22 Mixte PARIS
  • 08/09/22 → 09/09/22 Mixte PARIS
  • 14/11/22 → 15/11/22 Mixte PARIS

Catalogue de formation propulsé par Dendreo,
logiciel spécialisé pour centres et organismes de formation

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