Processus, méthodes et algorithmes de la DS et du ML

sur place ou à distance 5 séances de 3h30 lundi au vendredi, de 14h00 à 17h30

Explorez les fondamentaux de la Data Science (DS) et du Machine Learning (ML) dans ce cours intensif. Découvrez les processus clés, les algorithmes essentiels et explorez diverses méthodes analytiques.

Objectif

Avoir une compréhension approfondie des processus, méthodes et algorithmes fondamentaux en Data Science et Machine Learning.

Méthode

La méthode d’enseignement se base sur l’apprentissage par projet (PLB) qui intègre la théorie et la pratique.

La formation est intensive et requiert un travail personnel en dehors des heures de cours.

Formateurs

Les formateurs sont des experts dans leur domaine et exercent une activité professionnelle en parallèle à leur rôle d’enseignant.

Programme

  • Concepts clés et évolution des domaines
  • Compréhension des Données – Analyse exploratoire des données (EDA)
  • Processus de la Data Science – De la collecte à l’analyse des données
  • Principes de Base du Machine Learning – Supervisé vs non supervisé, apprentissage par renforcement
  • Prétraitement et Nettoyage des Données – Techniques de manipulation et de transformation des données
  • Algorithmes de Machine Learning – Algorithmes clés et leur application pratique
  • Modèles de Prédiction et Classification – Construction et évaluation de modèles prédictifs
  • Techniques d’Optimisation des Modèles – Hyperparamétrage et validation croisée
  • Visualisation de Données Avancée – Utilisation de bibliothèques comme Matplotlib et Seaborn

Prérequis

Des connaissances d’un langage de programmation, de préférence Python, est essentielle car il est largement utilisé dans la Data Science et le Machine Learning.
Compréhension des Mathématiques et Statistiques : Des connaissances en statistiques, probabilités, algèbre linéaire et calcul sont importantes pour comprendre les algorithmes de Machine Learning.

Prochaine session

01.07.2024 - 05.07.2024

Attestation de suivi de cours
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Tarif: CHF 1200 .-

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Informations supplémentaires


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