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Maitrise De La Data Science et Du Machine Learning

Grâce à des exemples concrets et des exercices pratiques, vous maîtriserez les outils et techniques indispensables pour résoudre des problèmes ... Voir plus

Instructeur

Ngangala Ligbo

Catégorie :

Data Science et Machine Learning

12 Étudiants Inscrit

Description
Curriculum
Annonce
Examens

Résumé : Formation en Data Science et Machine Learning

Ce cours offre une porte d’entrée vers le monde de la Data Science et du Machine Learning, idéal pour débutants et professionnels souhaitant approfondir leurs compétences. Vous apprendrez à comprendre les concepts clés, manipuler et visualiser des données, maîtriser les bases du Machine Learning, créer et optimiser des modèles, et explorer le Deep Learning avec les réseaux neuronaux.

Pourquoi s’inscrire ?

Apprentissage pratique : Exercices et exemples concrets.
Compétences applicables : Résolution de problèmes réels basés sur les données.

Pour qui ?

Débutants : Pas de prérequis nécessaires.
Professionnels : Pour enrichir et appliquer leurs compétences en Machine Learning.

Téléchargez le formulaire d’inscription pour réserver votre place !

Matériels de cours

Formulaire Inscription Machine Learning

136 kb Telecharger

Introduction à Python

Après Intro

Module Pandas

Module Seaborn

Module Scikit-learn

Module TensorFlow

Module Keras

Module NLTK (Natural Language Toolkit)

Module SpaCy

Module BeautifulSoup

Module Requests

Module PyTesseract

Module Statsmodels

Module LightGBM

Hugging Face Transformers (NLP avancé)

Module MLflow

Module Bokeh

Module Altair

Module Pillow

OpenAI GPT-3 / GPT-4 (via API OpenAI)

DeepMind's AlphaZero (via AlphaZero.py)

Reinforcement Learning (RL) avec Stable Baselines3

Transformers avec Hugging Face

8

Introduction aux Transformers avec Hugging Face : Révolutionner le Traitement du Langage Naturel

Text lesson

Les Transformers de Hugging Face facilitent l’utilisation de modèles NLP avancés, comme BERT et GPT-2, pour des tâches de classification, traduction, résumé, génération de texte, et questions-réponses. Ils offrent une API simple pour charger et entraîner des modèles pré-entraînés, rendant la technologie accessible et adaptable à divers besoins.

Notice : Règlement de la Formation en IA

Bienvenue dans notre programme de formation en Intelligence Artificielle ! Afin de garantir un environnement d’apprentissage propice et de permettre à chacun d’atteindre ses objectifs, veuillez prendre connaissance des règles de fonctionnement ci-dessous.

1. Assiduité et Ponctualité

Les cours et ateliers pratiques sont obligatoires. Toute absence doit être justifiée auprès de l’équipe pédagogique.
La ponctualité est essentielle. Les retards répétés peuvent entraîner des sanctions ou des restrictions d'accès aux sessions.

2. Participation Active

La participation aux discussions, travaux de groupe et exercices pratiques est fortement encouragée pour maximiser les apprentissages.
Les participants doivent poser des questions, partager leurs idées et s’engager activement dans les projets.

3. Respect des Consignes

Les travaux et projets doivent être réalisés dans le respect des consignes fournies.
Les devoirs et projets doivent être rendus dans les délais impartis. Toute remise tardive pourra entraîner une pénalité, sauf justification préalable.

4. Respect et Collaboration

Les participants sont tenus de respecter leurs pairs, les formateurs et les membres du personnel. Les comportements perturbateurs ne seront pas tolérés.
Le travail en équipe doit se faire dans un esprit de collaboration et de respect mutuel.

5. Usage des Outils et Matériel

Les outils et équipements fournis (ordinateurs, logiciels, ressources en ligne) doivent être utilisés à des fins strictement académiques.
Toute utilisation non autorisée ou détournée des équipements peut entraîner des sanctions disciplinaires.

6. Plagiat, Génération de Code et Intégrité Académique

Toute forme de tricherie, y compris le plagiat, est strictement interdite. Les travaux doivent être le fruit de l’effort individuel ou collectif des participants, en respectant les consignes fournies.
Concernant la génération de code par des outils d’intelligence artificielle, il est important de signaler toute utilisation de ces outils dans les projets. Les participants doivent préciser dans leur travail les parties du code générées par des assistants d’IA. Il est de leur responsabilité d’apporter des modifications, de vérifier et de comprendre pleinement le code généré pour garantir l'authenticité de leur travail.
En cas de manquement à ces règles, des mesures disciplinaires seront prises, pouvant aller jusqu’à l’exclusion de la formation.

7. Confidentialité et Sécurité des Données

Les informations et projets partagés durant la formation doivent être traités de manière confidentielle et ne doivent pas être diffusés sans autorisation.
La sécurité des données doit être respectée. Toute violation de la confidentialité des projets sera sévèrement sanctionnée.

8. Évaluation et Certification

Les participants seront évalués tout au long de la formation par des tests, projets, et évaluations pratiques.
La certification sera délivrée aux participants ayant satisfait aux exigences académiques et comportementales de la formation.

9. Dispositions Finales

Ce règlement peut être modifié en cas de nécessité. Toute mise à jour sera communiquée aux participants.
Le respect de ce règlement est essentiel pour garantir un cadre d’apprentissage productif et harmonieux.

En participant à cette formation, vous acceptez les règles énoncées ci-dessus. Merci de votre compréhension et de votre collaboration !

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Course details

Durée 7 mois

Conférences 8

Vidéo 58

Niveau Avancé

Basic info

Nom du cours : Formation en Data Science et Machine Learning
Public cible : Débutants et professionnels souhaitant acquérir ou approfondir leurs compétences en science des données et apprentissage automatique
Objectifs :
- Comprendre les concepts fondamentaux de la Data Science
- Apprendre les techniques de manipulation et visualisation de données
- Découvrir et appliquer les principes du Machine Learning
- Maîtriser le développement et l'optimisation de modèles
- Explorer les bases du Deep Learning et des réseaux neuronaux
Format : Sessions théoriques et pratiques, avec des exemples concrets et exercices
Pré-requis : Aucun pour les débutants, connaissances basiques en programmation utiles pour les professionnels
Inscription : Formulaire téléchargeable, nombre de places limité

Course requirements

Pour tirer pleinement profit de cette formation en Data Science et Machine Learning, voici les conditions et compétences recommandées :

Connaissances en Mathématiques de Base
Une compréhension des notions fondamentales de statistiques et d'algèbre linéaire est bénéfique pour bien assimiler les concepts du Machine Learning.
Compétences en Programmation (Python recommandé)
La formation implique l'utilisation de Python, donc des connaissances de base en programmation (variables, boucles, fonctions) sont utiles. Des rappels seront fournis au besoin.
Curiosité et Esprit Analytique
Le succès en Data Science repose sur une approche analytique et une capacité à explorer les données. Les participants sont encouragés à poser des questions et à s’impliquer activement dans les activités pratiques.
Matériel Informatique
Un ordinateur avec un accès Internet et la possibilité d'installer des logiciels de traitement de données (Python, Jupyter Notebook) est nécessaire pour suivre les exercices pratiques.

Ces prérequis ne sont pas obligatoires pour les débutants, car nous couvrirons les bases, mais ils offrent une base solide pour progresser dans ce domaine fascinant.

Intended audience

Ce cours s'adresse à deux profils principaux :

Débutants en Data Science : Si vous êtes nouveau dans le domaine de la Data Science et du Machine Learning, ce cours est conçu pour vous offrir une base solide. Aucun prérequis n’est nécessaire : nous commencerons avec les bases pour vous guider progressivement vers des concepts plus avancés.
Professionnels : Si vous travaillez déjà dans un domaine technique ou analytique et souhaitez intégrer le Machine Learning dans vos compétences, ce cours vous aidera à approfondir votre expertise. Vous découvrirez comment utiliser les outils et techniques pour résoudre des problèmes concrets dans votre domaine d’activité, en intégrant des méthodes de prise de décision basées sur les données.

Ensemble, nous aborderons des notions essentielles et explorerons des cas d’usage concrets, afin que chacun, quel que soit son niveau, puisse tirer profit de cette formation et gagner en autonomie dans le monde fascinant de la Data Science et du Machine Learning.

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