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? Ils nous ont fait confiance

? Les bénéfices clés de notre formation

    1. Les besoins métiers : Identification des problématiques et opportunités avec l’open data.

 

    1. Les technologies Big Data : Expertise des outils tels que Hadoop, Pig, Hive, et des bases de données NoSQL.

 

    1. La gestion et l’analyse de données : Création de Data Lake, développement de modèles prédictifs et d’algorithmes.

 

    1. L’intelligence artificielle et la science des données : Utilisation de Spark Mlib, Scala, PySpark et RPA pour développer des modèles prédictifs.

 

    1. 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

Compte Personnel de Formation Dispositif français qui permet à toute personne active, dès son entrée sur le marché du travail et jusqu’à sa retraite, d’acquérir des droits à la formation mobilisables tout au long de sa vie professionnelle. Le solde de votre CPF est consultable sur moncompteformation.gouv.fr
Plan de Développement de Compétences de l’entreprise Il regroupe l’ensemble des actions de formation mises en place par une entreprise pour ses salariés. Ce dispositif permet aux employés d’acquérir de nouvelles compétences et de se développer professionnellement tout en répondant aux besoins de l’entreprise. Plus d’infos sur travail-emploi.gouv.fr
Validation des Acquis de l’Expérience Processus qui permet à un individu d’obtenir une reconnaissance officielle de ses compétences et connaissances acquises par l’expérience professionnelle, et ce, en vue d’obtenir un diplôme, un titre ou un certificat de qualification professionnelle. Plus d’infos sur service-public.fr
Contrat d’apprentissage ou de Professionnalisation Un système de formation qui allie l’acquisition de connaissances théoriques en formation avec la mise en pratique au sein d’une entreprise. Ce mode de formation permet à l’apprenant de gagner en expérience professionnelle tout en obtenant une qualification reconnue. Plus d’infos sur alternance.emploi.gouv.fr
Action de Formation Préalable à l’Embauche Dispositif qui permet à un futur employé de se former avant de prendre son poste. C’est une formation courte, adaptée aux besoins spécifiques de l’entreprise, qui aide le futur salarié à acquérir les compétences nécessaires pour son futur emploi. Plus d’infos sur pole-emploi.fr
Aide Individuelle à la Formation par Pôle Emploi

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

Préparation Opérationnelle Emploi Collective Dispositif de formation financé par Pôle Emploi, qui a pour objectif de former des groupes de demandeurs d’emploi aux compétences requises par des postes précis, généralement dans des secteurs qui connaissent des difficultés de recrutement. A l’issue de la formation, les participants sont généralement embauchés par l’entreprise partenaire. Plus d’infos sur pole-emploi.fr
Préparation Opérationnelle Emploi Individuelle Dispositif financé par Pôle Emploi qui offre une formation spécifique et individuelle à un demandeur d’emploi. Cette formation permet d’acquérir les compétences manquantes pour occuper un poste précis au sein d’une entreprise qui s’engage à embaucher le demandeur d’emploi à l’issue de la formation. 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

01- NoSQL

1 jour

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  • Introduction aux Bases de données NoSQL
  • Principaux modèles de BD NoSQL
  • Choix d’une Base de données NoSql
02- Apache Hadoop

4 jours

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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
03- Introduction à la Data Science

1 jour

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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
04- Python pour la data science

2 jours

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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
05- Machine Learning

3 jours

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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
06- Deep Learning avec Python – Keras ou Tensor Flow

2 jours

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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
07- ElasticSearch

2 jours

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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
08- Visualisation de données avec Excel / Power BI / Tableau

2 jours

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EXCEL : 

  • 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
09- RPA (Robotic Process Automation) avec Python

2 jours

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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
10- NLP – Natural Language Processing

2 jours

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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!

Kingbird 14

Formation mars 2023

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Nous sommes très bien accompagnés, les formateurs sont disponibles et très sympathique je recommande fortement ?

Emilie L.

Formation mai 2023