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? Les bénéfices clés de notre formation
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- Les besoins métiers : Identification des problématiques et opportunités avec l’open data.
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- Les technologies Big Data : Expertise des outils tels que Hadoop, Pig, Hive, et des bases de données NoSQL.
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- La gestion et l’analyse de données : Création de Data Lake, développement de modèles prédictifs et d’algorithmes.
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- L’intelligence artificielle et la science des données : Utilisation de Spark Mlib, Scala, PySpark et RPA pour développer des modèles prédictifs.
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- Le déploiement et la gestion de projet : Maîtrise du déploiement sur le Cloud et conception de projets Big Data, tout en tenant compte des enjeux juridiques et de protection des données.
? Les solutions de financement
Aide financière offerte par Pôle Emploi aux demandeurs d’emploi pour couvrir tout ou une partie des frais de formation. Cette aide est destinée à permettre aux demandeurs d’emploi de suivre une formation qu’ils ne pourraient pas se permettre autrement, afin d’améliorer leurs compétences et leurs perspectives d’emploi. Plus d’infos sur pole-emploi.fr
✅ Organisme de formation reconnu et certifié par l'Etat
Nos formations sont reconnues par France Compétences, certifiées Qualiopi et sont enregistrées au RNCP (Répertoire National des Certifications Professionnelles).
? Un programme complet
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- Introduction aux Bases de données NoSQL
- Principaux modèles de BD NoSQL
- Choix d’une Base de données NoSql
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- Section 1: Introduction à l’écosystème Hadoop
- Section 2: Installation de l’environnement Hadoop
- Section 3: HDFS – La couche de stockage
- Section 4: Fonctionnement de MapReduce
- Section 5: Base de données NoSQL HBase
- Section 6: Apache Oozie -Ordonnanceur de WorkFlow
- Section 7: Collecte de données avec Apache Sqoop
- Section 8 : travaux pratiques: Développement d’une application Big Data avec Hadoop
- Mission 2: Développement des modèles MapReduce
- Mission 3: Développement des modèles MapReduce
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- Introduction à la Data Science
- Big data
- Deep learning
- Machine Learning
- Principes de la data science
- Clustering
- Classification
- Traitements en Data Science
- Principes de l’apprentissage d’ensemble
- Principes de la régression
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- Opérations basiques avec Python
- Opérations basiques avec Python
- Chargement et préparation des données
- Manipulation des données
- Visualisation des données
- Initiation au Web scrapig
- Initiation aux algorithmes de machine learning
- Deep learning avec Keras et TensorFlow
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- Initiation au machine Learning
- Classification du machine Learning
- Régression linéaire avec Python
- Initiation au clustering
- Initiation aux Règles d’association
- Réduction dimensionnelle
- Algorithmes Du Machine Learning
- Numpy Et Scipy
- Scikit learn
- Test et validation des algorithmes
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- Initiation au deep learning
- Composants de base de TensorFlow
- Utiliser Functional API et Subclassing API
- Contrôler et monitorer un réseau de neurones
- Aborder CNN et le transfer learning
- Introduction au Deep Learning
- Machine Learning et Deep Learning
- Performance des algorithmes
- Mettre en œuvre Sequential API de TensorFlow.Keras
- Analyse de textes avec Keras
- Reconnaissance des images avec Keras
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- Généralités sur les moteur de recherches
- Présentation d’ElasticSearch
- Installation et configuration
- Indexation de documents
- Mapping
- Format des données
- Analyse et extraction de texte
- Recherche de documents
- Kibana
- Web de graphiques
- Clustering
- Fonctionnement
- Gestion du cluster
- Mise en œuvre X-Pack Security
- Exploitation
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- Section 1: Importation et exportation de données (partie 1)
- Section 2: Importation et exportation de données (partie 2)
- Section 3: Analyse de données avec Power Pivot (partie 1)
- Section 4: Analyse de données avec Power Pivot (partie 2)
- Section 5: Analyse de données avec Power Query
TABLEAU :
- Introduction à la visualisation avec Tableau
- Connexion à une source et importation des données
- Création d’un visuel et préparation des données
- Aller plus loin avec les graphiques
- Travailler avec les tableaux
- Création des formules simples
- Création d’un tableau de bord
POWER BI :
- Introduction à Power Bi
- Création de requêtes basées sur Excel
- Préparation des données
- Création de requêtes sur une base de données
- Création de requêtes sur d’autres sources
- Organisation des tables et des relations
- Création de la table de temps
- Mise en place des principaux graphiques et tableaux
- Filtrage des données
- Utilisation des tableaux
- Exportation des données
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- Section 1. Tout automatiser avec Python
- Section 2. Automatiser les interactions avec les fichiers, les dossiers et les terminaux
- Section 3 : Automatiser l’accès aux données web – niveau de base
- Section 4. Automatisation de l’accès aux données Web – Niveau intermédiaire
- Section 5. Automatisation de l’accès aux données Web – Niveau avancé
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- Section 1. Découvrir le NLP
- Section 2. Traiter un texte avec Python
- Section 3. Préparer les données
- Section 4. Transformer un texte en chiffres
- Section 5. Comprendre l’expérience machine learning – NLP
- Section 6. Réaliser un modèle de classification avec SVM
- Section 7. Réaliser un modèle de classification avec le Random forest
- Section 8. Perfectionner un modèle avec l’hyperparamètre
- Section 9. Examen final
⭐ Avis Google
⭐⭐⭐⭐⭐
J’ai suivi la formation python pour la data science.
je suis très satisfait de la formation.
Une formation assez complete qui balaie toutes les compétences pour la data science. MERCI!
⭐⭐⭐⭐⭐
Formation au top ?
Nous sommes très bien accompagnés, les formateurs sont disponibles et très sympathique je recommande fortement ?