Data science - niveau avance
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Objectifs
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
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
Programme
Le Big Data et la data science sont en train de changer le monde que nous connaissons. Avec la digitalisation sans cesse croissante de nos interactions et les progrès accomplis en matière d'intelligence artificielle, les entreprises ont de plus en plus recours aux algorithmes pour améliorer leurs processus de prise de décision et proposer de nouveaux services. Le Data scientist, à travers sa faculté à trouver à partir de l'exploitation des données une réponse adéquate à un problème fonctionnel donné, est au coeur de ces évolutions.
Après le module sur les bases de la Data science, la formation « Data Science : niveau avancé » vous permettra d'approfondir certains des concepts avancés de machine learning (feature engineering avancé, modèles ensemblistes...) utilisés notamment par les lauréats de concours Kaggle. Vous découvrirez également les techniques d'analyse et de traitement spécifiques aux données de type image ou texte (deep learning, réseaux de neurones convolutifs, réseaux récurrents,...).
Après le module sur les bases de la Data science, la formation « Data Science : niveau avancé » vous permettra d'approfondir certains des concepts avancés de machine learning (feature engineering avancé, modèles ensemblistes...) utilisés notamment par les lauréats de concours Kaggle. Vous découvrirez également les techniques d'analyse et de traitement spécifiques aux données de type image ou texte (deep learning, réseaux de neurones convolutifs, réseaux récurrents,...).
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