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DATA SCIENCE (NIVEAU AVANCE)

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21 heures de cours
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Tarif Inter-entreprise*/Hors taxes

*Pour obtenir le tarif « Intra-entreprise », merci de nous contacter.

Description

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

Objectifs pédagogiques

– Découvrir et utiliser la puissance prédictive des modèles ensemblistes
– Savoir effectuer un « feature engineering » performant
– Appréhender les techniques de text-mining et de deep-learning à travers des exemples concrets
– Enrichir sa boite à outils de data scientist

Publics

  • Analyste, statisticien, architecte, développeur, data scientist

Pré-requis

– Connaissances de base en programmation ou scripting.
– Avoir suivi la formation « Fondamentaux de la Data Science » (EMFDS) serait en plus

Méthode pédagogique

Formation avec apports théoriques, échanges sur les contextes des participants et retours d’expérience pratique du formateur, complétés de travaux pratiques et de mises en situation.

Programme

Jour 1

• Ecosystème Big Data et Data Science

• Comment modéliser un problème de data science ?

• Les différentes familles d’algorithmes (supervisé : classification/régression, non supervisé)

• Les algorithmes classiques

• Comment évaluer la performance ?

• Sur apprentissage et compromis biais/variance

• Rappels

• Pourquoi ça fonctionne ? Raisons théoriques

• Introduction au stacking

– Architecture et promesses du stacking

– Feature weighted stacking

– Mise en application

• Un modèle de représentation : le bag of words

• Normalisations usuelles

• Stemming, lemmatization

• Distances (Levenshtein, Hamming, Jaro-Winkler)

• Word2Vec

Jour 2

• Normalisation

– Qu’est ce que la normalisation ?

– Quand l’utiliser

• Réduction de dimension (ACP, TSNE, LSA, etc.)

• Transformation et interactions entre variables

• Traitement des variables catégorielles à haute dimensionnalité

• Création de variables extraites d’arbres (Facebook Trick)

• L’origine : le perceptron

• Les réseaux de neurones

• Deep learning

– Qu’est ce que la normalisation ?

– Quand l’utiliser

• Cas concret : reconnaissance de chiffres

Jour 3

• Synthèse des points abordés en journées 1 et 2

• Approfondissement des sujets sélectionnés avec l’intervenant

• Le dernier jour est entièrement consacré à des mises en pratique

• Le formateur sélectionnera une compétition en cours sur Kaggle ou datascience.net qui sera démarrée en jour 3 par l’ensemble des participants

Prochaines sessions

  • Contactez-nous pour les prochaines sessions.

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