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DATA SCIENCE & DATA VISUALISATION

DATA SCIENCE

Sensibilisation à la Data Science et à ses enjeux

Identifier les opportunités de la Data Science dans son organisation

La révolution numérique est rendue possible par l'explosion du volume des données échangées au sein et en dehors des organisations. Elle a notamment permis l'apparition de nombreux nouveaux usages, et nous n'en sommes qu'au début.

Si vous souhaitez faire le tri entre mythes et réalités autour des mots à la mode tels que l’Intelligence Artificielle, la Data Science, et le Machine Learning, cette formation vous donnera les clefs de lecture d’un nouveau monde data-driven.

Elle vous présentera une vision d'ensemble de l'impact que peut avoir la Data Science sur l’organisation actuelle et les enjeux de ce type de projets.

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NEWData Science : pour une éthique des données

Intégrer les problématiques éthiques dans les projets de Data Science

Du règlement général sur la protection des données (RGPD) aux scandales médiatiques, les questions d’éthique en data science défrayent la chronique. Cette formation a pour objectif de sensibiliser les data scientists et leurs managers aux problèmes pouvant émerger de projets impliquant des données personnelles et des modèles de machine learning.

Des illustrations de cas concrets vous permettront de comprendre les enjeux et vos responsabilités dans la chaîne de développement de ces projets. Grâce à des exercices pratiques, vous apprendrez à repérer les biais discriminatoires et à les prévenir.

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BESTFondamentaux de la Data Science

Surfant sur la vague du Big Data, le data scientist joue un rôle clé dans la valorisation de données. Au-delà des paillettes, quel est son rôle, ses outils, sa méthodologie, ses "tips and tricks" ? Venez le découvrir au travers de cette initiation à la Data Science délivrée par des data scientists renommés qui vous apporteront l’expérience des compétitions de Data Science et leurs riches retours d’expérience des modèles réels qu’ils mettent en place chez leurs clients.

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BESTData Science : niveau avancé

Le Big Data et la data science sont en train de changer le monde que nous connaissons. Avec la digitalisation sans cesse croissante de nos interactions et les progrès accomplis en matière d’intelligence artificielle, les entreprises ont de plus en plus recours aux algorithmes pour améliorer leurs processus de prise de décision et proposer de nouveaux services. Le Data scientist, à travers sa faculté à trouver à partir de l’exploitation des données une réponse adéquate à un problème fonctionnel donné, est au cœur de ces évolutions. Après le module sur les bases de la Data science, la formation « Data Science : niveau avancé » vous permettra d’approfondir certains des concepts avancés de machine learning (feature engineering avancé, modèles ensemblistes…) utilisés notamment par les lauréats de concours Kaggle. Vous découvrirez également les techniques d’analyse et de traitement spécifiques aux données de type image ou texte (deep learning, réseaux de neurones convolutifs, réseaux récurrents,...).

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Cadrage et pilotage d'un projet de Data Science

La Data Science, en tant que discipline scientifique et mathématique, est aujourd’hui bien connue de ceux qui la pratiquent. Mais savez-vous identifier les pièges et les embûches méthodologiques spécifiques aux projets de Data Science ?

Forts de nos nombreux retours d’expérience et des connaissances pratiques de nos consultants, nous vous convions à découvrir avec nous les enjeux et les approches qui permettront à vos projets de se dérouler en toute sérénité, du cadrage à la phase de pilotage de production.

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BESTIndustrialisation d'un projet de Data Science

Adopter les bonnes pratiques de développement pour la Datascience

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 ».

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NEWIndustrialisation avancée d’un projet de Data Science

Orchestration, déploiement et monitoring d’un système de Data Science

Une fois que le code du projet de Data Science a été industrialisé, il reste un certain nombre d’étapes pour industrialiser le système au complet. Il s’agira notamment de mettre en place un mécanisme d’orchestration, mais aussi d’être capable de déployer régulièrement, et de suivre le comportement du système.

Tout au long de cette formation avancée, vous profiterez de la riche expérience de nos consultants-formateurs pour découvrir les systèmes de Data Science industrialisés, et vous pratiquerez les meilleures méthodes pour faire passer votre projet en production.

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Architecture des données : stockage et accès

Si les algorithmes de Machine Learning ont connu des avancées majeures ces dernières années, c’est avant tout grâce à la quantité d’information disponible pour les entraîner. Accumuler toute cette donnée, la traiter, et la rendre disponible sont les enjeux principaux du mouvement Big Data.

Au cours de cette formation, nos consultants mettent à disposition les connaissances issues de leurs retours d'expériences auprès de nos clients, et vous font découvrir les bases des architectures permettant de répondre à ces enjeux de stockage et d’accès.

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EXCLU Machine Learning et Data Science avec Apache Spark de Databricks

Formation officielle Databricks « DB301 - Apache Spark™ for Machine Learning and Data Science »

Cette formation s’adresse principalement à des data scientists qui souhaitent apprendre à utiliser Spark pour construire et paralléliser leurs modèles de Machine Learning. Ce module convient également à tout développeur désireux d’avoir une vue d’ensemble complète du Machine Learning avec Apache Spark.

Le programme couvre d’une part les fondamentaux d’Apache Spark : l’architecture et le fonctionnement interne de Spark, les APIs coeur, le streaming. D’autre part, il met un accent particulier sur les APIs de Machine Learning. La formation propose un mixte entre théorie et pratique.

Chaque chapitre est constitué d’une présentation et de travaux pratiques réalisés sur un environnement Databricks au travers de notebooks. Ceux-ci restent accessibles aux participants qui peuvent continuer de les utiliser après la formation.

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