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Formation incontournable

Big Data Analytics avec Python

modélisation et représentation des données

Big Data Analytics avec Python

modélisation et représentation des données
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Data Analytics est un terme pour exprimer les démarches d'analyse de données, afin d'être en mesure de prendre des décisions. Le langage Python dispose d'un écosystème permettant les traitements statistiques : de la construction de modèles d'analyse, à leur évaluation jusqu'à leur représentation.


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Sur mesure

Cours pratique en présentiel ou en classe à distance

Réf : BDA
Prix : 2690 € HT
  4j - 28h
Pauses-café et
déjeuners offerts




Data Analytics est un terme pour exprimer les démarches d'analyse de données, afin d'être en mesure de prendre des décisions. Le langage Python dispose d'un écosystème permettant les traitements statistiques : de la construction de modèles d'analyse, à leur évaluation jusqu'à leur représentation.

Objectifs pédagogiques
À l’issue de la formation, le participant sera en mesure de :
  • Comprendre le principe de la modélisation statistique
  • Choisir entre la régression et la classification en fonction du type de données
  • Évaluer les performances prédictives d'un algorithme
  • Créer des sélections et des classements dans de grands volumes de données pour dégager des tendances

Public concerné
Responsables Infocentre (Datamining, Marketing, Qualité...), utilisateurs et gestionnaires métiers de bases de données.

Prérequis
Connaissances de base en Python. Connaissances de base en statistiques ou avoir suivi le stage "Statistiques, maîtriser les fondamentaux" (Réf. STA).
Vérifiez que vous avez les prérequis nécessaires pour profiter pleinement de cette formation en faisant ce test.

Modalités d'évaluation
Le formateur évalue la progression pédagogique du participant tout au long de la formation au moyen de QCM, mises en situation, travaux pratiques…
Le participant complète également un test de positionnement en amont et en aval pour valider les compétences acquises.

Modalités pratiques
Travaux pratiques
Développement/réalisation d'analyses sur le logiciel Python, avec les modules pandas, NumPy, SciPy, MatPlotLib, seaborn, scikit-learn et statsmodels.

Programme de la formation

Introduction à la modélisation

  • Introduction au langage Python.
  • Introduction au logiciel Jupiter Notebook.
  • Les étapes de construction d'un modèle.
  • Les algorithmes supervisés et non supervisés.
  • Le choix entre la régression et la classification.
Travaux pratiques
Installation de Python 3, d'Anaconda et de Jupiter Notebook.

Procédures d'évaluation de modèles

  • Les techniques de ré-échantillonnage en jeu d'apprentissage, de validation et de test.
  • Test de représentativité des données d'apprentissage.
  • Mesures de performance des modèles prédictifs.
  • Matrice de confusion, de coût et la courbe ROC et AUC.
Travaux pratiques
Mise en place d'échantillonnage de jeux de donnes. Effectuer des tests d'évaluations sur plusieurs modèles fournis.

Les algorithmes supervisés

  • Le principe de régression linéaire univariée.
  • La régression multivariée.
  • La régression polynomiale.
  • La régression régularisée.
  • Le Naive Bayes.
  • La régression logistique.
Travaux pratiques
Mise en œuvre des régressions et des classifications sur plusieurs types de données.

Les algorithmes non supervisés

  • Le clustering hiérarchique.
  • Le clustering non hiérarchique.
  • Les approches mixtes.
Travaux pratiques
Traitements de clustering non supervisés sur plusieurs jeux de données.

Analyse en composantes

  • Analyse en composantes principales.
  • Analyse factorielle des correspondances.
  • Analyse des correspondances multiples.
  • Analyse factorielle pour données mixtes.
  • Classification hiérarchique sur composantes principales.
Travaux pratiques
Mise en œuvre de la diminution du nombre des variables et identification des facteurs sous-jacents des dimensions associées à une variabilité importante.

Analyse de données textuelles

  • Collecte et prétraitement des données textuelles.
  • Extraction d'entités primaires, d'entités nommées et résolution référentielle.
  • Étiquetage grammatical, analyse syntaxique, analyse sémantique.
  • Lemmatisation.
  • Représentation vectorielle des textes.
  • Pondération TF-IDF.
  • Word2Vec.
Travaux pratiques
Explorer le contenu d'une base de textes en utilisant l'analyse sémantique latente.


Solutions de financement
Pour trouver la meilleure solution de financement adaptée à votre situation : contactez votre conseiller formation.
Il vous aidera à choisir parmi les solutions suivantes :
  • Le plan de développement des compétences de votre entreprise : rapprochez-vous de votre service RH.
  • Le dispositif FNE-Formation.
  • L’OPCO (opérateurs de compétences) de votre entreprise.
  • Pôle Emploi sous réserve de l’acceptation de votre dossier par votre conseiller Pôle Emploi.
  • Le plan de développement des compétences de votre entreprise : rapprochez-vous de votre service RH.
  • Le dispositif FNE-Formation.
  • L’OPCO (opérateurs de compétences) de votre entreprise.
  • Pôle Emploi sous réserve de l’acceptation de votre dossier par votre conseiller Pôle Emploi.


Avis clients
4,4 / 5
Les avis clients sont issus des évaluations de fin de formation. La note est calculée à partir de l’ensemble des évaluations datant de moins de 12 mois. Seules celles avec un commentaire textuel sont affichées.
AUDREY C.
02/11/21
5 / 5

Excellente capacité à vulgariser et faire passer des concepts abstraits de façon simple (démystifie le ML pour que ce ne soit pas de la "magie") Explique bien le lien entre la théorie mathématique et l application concrète dans le Machine Learning
MARJOLAINE J.
02/11/21
5 / 5

Parfait, surtout les notebook réutilisables après la formation
SIMON L.
02/11/21
5 / 5

J’ai très apprécié l’adaptation du contenu / programme à nos problématiques et la qualité du formateur.




Horaires
En présentiel, les cours ont lieu de 9h à 12h30 et de 14h à 17h30.
Les participants sont accueillis à partir de 8h45. Les pauses et déjeuners sont offerts.
En classe à distance, la formation démarre à partir de 9h.
Pour les stages pratiques de 4 ou 5 jours, quelle que soit la modalité, les sessions se terminent à 15h30 le dernier jour.

Dates et lieux
Pour vous inscrire, sélectionnez la ville et la date de votre choix.
Du 15 au 18 février 2022
Classe à distance
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Du 15 au 18 février 2022 *
Classe à distance
Session garantie
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Du 22 au 25 février 2022
Limoges
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Du 22 au 25 février 2022
Classe à distance
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Du 22 au 25 février 2022
Toulouse
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Du 22 au 25 février 2022
Niort
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Du 22 au 25 février 2022
Pau
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Du 22 au 25 février 2022
Bordeaux
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Du 1 au 4 mars 2022
Aix-en-Provence
S’inscrire
Du 1 au 4 mars 2022
Montpellier
S’inscrire
Du 1 au 4 mars 2022
Sophia-Antipolis
S’inscrire
Du 8 au 11 mars 2022
Tours
S’inscrire
Du 8 au 11 mars 2022
Luxembourg
S’inscrire
Du 8 au 11 mars 2022
Genève
S’inscrire
Du 8 au 11 mars 2022
Bruxelles
S’inscrire
Du 8 au 11 mars 2022
Classe à distance
S’inscrire
Du 8 au 11 mars 2022
Paris La Défense
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Du 8 au 11 mars 2022
Lille
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Du 8 au 11 mars 2022
Orléans
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Du 15 au 18 mars 2022
Bruxelles
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Du 15 au 18 mars 2022
Classe à distance
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Du 29 mars au 1 avril 2022
Lyon
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Du 29 mars au 1 avril 2022
Grenoble
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Du 5 au 8 avril 2022
Bordeaux
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Du 5 au 8 avril 2022
Pau
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Du 5 au 8 avril 2022
Niort
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Du 5 au 8 avril 2022
Toulouse
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Du 5 au 8 avril 2022
Classe à distance
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Du 5 au 8 avril 2022
Limoges
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Du 19 au 22 avril 2022
Paris La Défense
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Du 19 au 22 avril 2022
Classe à distance
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Du 19 au 22 avril 2022
Reims
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Du 19 au 22 avril 2022
Rouen
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Du 19 au 22 avril 2022
Caen
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Du 19 au 22 avril 2022
Brest
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Du 19 au 22 avril 2022
Strasbourg
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Du 19 au 22 avril 2022
Nantes
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Du 19 au 22 avril 2022
Rennes
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Du 19 au 22 avril 2022
Angers
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Du 17 au 20 mai 2022
Orléans
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Du 17 au 20 mai 2022
Lille
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Du 17 au 20 mai 2022
Bordeaux
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Du 17 au 20 mai 2022
Toulouse
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Du 17 au 20 mai 2022
Tours
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Du 17 au 20 mai 2022
Classe à distance
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Du 17 au 20 mai 2022
Paris La Défense
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Du 17 au 20 mai 2022
Luxembourg
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Du 17 au 20 mai 2022
Bruxelles
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Du 17 au 20 mai 2022
Genève
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Du 31 mai au 3 juin 2022
Toulon
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Du 31 mai au 3 juin 2022
Dijon
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Du 31 mai au 3 juin 2022
Nancy
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Du 31 mai au 3 juin 2022
Metz
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Du 31 mai au 3 juin 2022
Sophia-Antipolis
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Du 31 mai au 3 juin 2022
Montpellier
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Du 31 mai au 3 juin 2022
Lyon
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Du 31 mai au 3 juin 2022
Aix-en-Provence
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Du 31 mai au 3 juin 2022
Clermont-Ferrand
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Du 31 mai au 3 juin 2022
Grenoble
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Du 7 au 10 juin 2022
Rennes
S’inscrire
Du 7 au 10 juin 2022
Nantes
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Du 7 au 10 juin 2022
Classe à distance
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Du 7 au 10 juin 2022
Classe à distance
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Du 7 au 10 juin 2022
Bruxelles
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Du 7 au 10 juin 2022
Strasbourg
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Du 7 au 10 juin 2022
Paris La Défense
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Du 7 au 10 juin 2022
Classe à distance
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Du 5 au 8 juillet 2022
Classe à distance
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Du 5 au 8 juillet 2022
Paris La Défense
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Du 5 au 8 juillet 2022
Genève
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Du 5 au 8 juillet 2022
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Du 5 au 8 juillet 2022
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Du 5 au 8 juillet 2022
Nancy
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Du 5 au 8 juillet 2022
Dijon
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Du 5 au 8 juillet 2022
Caen
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Du 5 au 8 juillet 2022
Rouen
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Du 5 au 8 juillet 2022
Reims
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Du 5 au 8 juillet 2022
Tours
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Du 5 au 8 juillet 2022
Lyon
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Du 5 au 8 juillet 2022
Grenoble
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Du 5 au 8 juillet 2022
Clermont-Ferrand
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Du 5 au 8 juillet 2022
Angers
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Du 5 au 8 juillet 2022
Lille
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Du 5 au 8 juillet 2022
Orléans
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Du 26 au 29 juillet 2022
Bordeaux
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Du 26 au 29 juillet 2022
Niort
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Du 26 au 29 juillet 2022
Pau
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Du 26 au 29 juillet 2022
Toulouse
S’inscrire
Du 26 au 29 juillet 2022
Classe à distance
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Du 26 au 29 juillet 2022
Limoges
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Du 2 au 5 août 2022
Paris La Défense
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Du 2 au 5 août 2022
Classe à distance
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Du 9 au 12 août 2022
Brest
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Du 9 au 12 août 2022
Strasbourg
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Du 9 au 12 août 2022
Nantes
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Du 9 au 12 août 2022
Rennes
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Du 30 août au 2 septembre 2022
Aix-en-Provence
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Du 30 août au 2 septembre 2022
Montpellier
S’inscrire
Du 30 août au 2 septembre 2022
Sophia-Antipolis
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Du 30 août au 2 septembre 2022
Toulon
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Du 6 au 9 septembre 2022
Classe à distance
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Du 6 au 9 septembre 2022
Bruxelles
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Du 6 au 9 septembre 2022
Classe à distance
S’inscrire
Du 13 au 16 septembre 2022
Orléans
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Du 13 au 16 septembre 2022
Lille
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Du 13 au 16 septembre 2022
Tours
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Du 13 au 16 septembre 2022
Classe à distance
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Du 13 au 16 septembre 2022
Paris La Défense
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Du 13 au 16 septembre 2022
Luxembourg
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Du 13 au 16 septembre 2022
Bruxelles
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Du 13 au 16 septembre 2022
Genève
S’inscrire
Du 20 au 23 septembre 2022
Strasbourg
S’inscrire
Du 20 au 23 septembre 2022
Rennes
S’inscrire
Du 20 au 23 septembre 2022
Nantes
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Du 27 au 30 septembre 2022
Aix-en-Provence
S’inscrire
Du 27 au 30 septembre 2022
Sophia-Antipolis
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Du 27 au 30 septembre 2022
Montpellier
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Du 4 au 7 octobre 2022
Metz
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Du 4 au 7 octobre 2022
Dijon
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Du 4 au 7 octobre 2022
Nancy
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Du 4 au 7 octobre 2022
Lyon
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Du 4 au 7 octobre 2022
Clermont-Ferrand
S’inscrire
Du 4 au 7 octobre 2022
Grenoble
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Du 11 au 14 octobre 2022
Angers
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Du 11 au 14 octobre 2022
Rouen
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Du 11 au 14 octobre 2022
Caen
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Du 11 au 14 octobre 2022
Reims
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Du 11 au 14 octobre 2022
Paris La Défense
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Du 11 au 14 octobre 2022
Classe à distance
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Du 18 au 21 octobre 2022
Limoges
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Du 18 au 21 octobre 2022
Bordeaux
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Du 18 au 21 octobre 2022
Pau
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Du 18 au 21 octobre 2022
Niort
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Du 18 au 21 octobre 2022
Toulouse
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Du 15 au 18 novembre 2022
Lille
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Du 15 au 18 novembre 2022
Orléans
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Du 15 au 18 novembre 2022
Luxembourg
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Du 15 au 18 novembre 2022
Genève
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Du 15 au 18 novembre 2022
Bruxelles
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Du 15 au 18 novembre 2022
Classe à distance
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Du 15 au 18 novembre 2022
Paris La Défense
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Du 15 au 18 novembre 2022
Tours
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Du 22 au 25 novembre 2022
Toulon
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Du 22 au 25 novembre 2022
Montpellier
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Du 22 au 25 novembre 2022
Sophia-Antipolis
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Du 22 au 25 novembre 2022
Bordeaux
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Du 22 au 25 novembre 2022
Toulouse
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Du 22 au 25 novembre 2022
Aix-en-Provence
S’inscrire
Du 22 au 25 novembre 2022
Classe à distance
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Du 29 novembre au 2 décembre 2022
Classe à distance
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Du 6 au 9 décembre 2022
Nantes
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Du 6 au 9 décembre 2022
Lyon
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Du 6 au 9 décembre 2022
Rennes
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Du 6 au 9 décembre 2022
Grenoble
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Du 6 au 9 décembre 2022
Brest
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Du 6 au 9 décembre 2022
Strasbourg
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Du 13 au 16 décembre 2022
Paris La Défense
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Du 13 au 16 décembre 2022
Classe à distance
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Du 13 au 16 décembre 2022
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