Devenez Certified AI Project Manager (2 certifications incluses)
Pour la certification TOSA Python, des bases en statistique, programmation Python et Data Science sont requises. Pour la certification Certified AI Project Manager, un diplôme RNCP niveau 5 (BAC+2) ou 2 ans d'expérience dans un poste adapté sont nécessaires.
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L'objectif de ce parcours de formation est de vous permettre de préparer l'évaluation du bloc intitulé "Développer une solution d'intelligence artificielle (Machine et Deep Learning) de la certification "Chef de Projet en Intelligence Artificielle" inscrite au RNCP sous le n° 36129.
À l'issue de cette formation, vous serez en mesure :
- manipuler, analyser, visualiser des données grâce à Python
- maîtriser le langage Python afin de construire des modèles de machine learning
- concevoir des solutions de machine learning appliquées au traitement automatisé du langage naturel
Cours 1 - La Data Science et le Machine Learning avec Python
1. Installation et prise en main de l'environnement de travail
* Qu'est-ce que la Data Science ?
* Présentation et installation d'Anaconda
* Maîtrise du notebook Jupyter : les bases et l'enregistrement du travail
2. Les bases du langage Python
* Concept et déclaration d'une variable
* Les chiffres et les opérateurs mathématiques
* Les strings et les opérateurs
* Maîtrise de Jupyter Notebook : session 2
3. Les conditions
* Les conditions logiques
* La structure des conditions
4. Les listes
* Concept, déclaration, consultation, manipulation et analyse d'une liste en Python
5. Les dictionnaires
* Qu'est-ce qu'un dictionnaire ?
* Navigation et manipulation d'un dictionnaire
* Les dictionnaires multi-valeurs
6. Les boucles
* Concept des boucles avec while
* La boucle for
* Création de listes de chiffres
7. Les fonctions
* Le concept, les paramètres et "return" d'une fonction
* Les paramètres optionnels
* TP : Les boucles et les fonctions - Analyse des données du Titanic
8. Les librairies
* Importer et utiliser une librairie
* Utiliser le gestionnaire PIP
9. Maîtriser la librairie Numpy
* Créer un tableau et sélectionner des valeurs
* Opérations sur un tableau
* Analyse et manipulation d'un tableau
* La fonction arange
10. Maîtriser la librairie Pandas
* Créer un premier DataFrame
* Comprendre la composition d'un DataFrame
* Navigation et création d'une boucle dans un DataFrame
* Data Cleaning
* Premières analyses avec Pandas
* Introduction au Feature Modeling
* Rassembler plusieurs jeux de données dans un DataFrame
* Gestion des dates
* Modifier le paramétrage de Pandas
11. Apprendre la Data Visualisation
* Créer son premier graphique
* Gestion du multi-graph
* Types de graphiques :
* Bar chart
* Histogramme de répartition
* Nuage de points et scatter matrix
* Utilisation de la librairie Seaborn
12. Maîtriser les API pour extraire de la data
* Qu'est-ce qu'une API ?
* Le format JSON
* Comment requêter une API en Python ?
* Transformer du JSON en DataFrame
* Dynamisation du paramétrage des appels API
13. Apprendre le Web Scraping
* Qu'est-ce que le Web Scraping ?
* La librairie BeautifulSoup
14. Maîtriser le langage SQL
* Introduction au SQL
* Filtres sur une base de données
* Tri et calculs en SQL
* GROUP BY et les alias
* Concepts de clé primaire et étrangère
* Jointures en SQL
15. Une première approche de la statistique descriptive
* Types de variables
* Statistiques de base
* Qu'est-ce que la loi normale ?
16. Le Machine Learning
* Le concept du Machine Learning
* Comprendre le type de problème à résoudre
* Data Cleaning :
* Analyse de la valeur à prédire
* Vérification du format des colonnes
* Gestion des valeurs manquantes
* Correction des problèmes logiques des colonnes
* Data Modeling :
* Concept de la régression linéaire
* Split du jeu de données entre entraînement et test
* Création d'un premier modèle uni-varié
* Normalisation des variables et mise en pratique
* Le dilemme biais-variance
* Gestion des variables catégorielles
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Cours 2 - Machine Learning : Concepts et Projets Pratiques
1. Introduction et notions transverses
* Qu'est-ce que la Data Science ?
* Machine Learning par secteur d'activité
* Machine Learning par type d'application
* Déroulement d'une étude en Data Science
* Méthodes descriptives et prédictives
* Vocabulaire en Data Science
* Environnement de développement
* Pré-requis :
* Feature Scaling
* Gestion des valeurs manquantes
* Construction et évaluation d'un modèle de Machine Learning
2. Machine Learning supervisé
Régression :
* Régression linéaire simple et multiple
* Arbres de décision
* Forêts aléatoires (Random Forest)
* Intuition
* Représentation graphique
* Fine tuning
* Avantages et inconvénients
* Cas d'application
* Hyper-paramètres
* Code Python : démo, exercices et corrections
* Autres algorithmes :
* XGBoost (Extreme Gradient Boosting)
* KNN (K-Nearest Neighbors)
* SVM (Support Vector Machine)
Classification :
* Régression logistique multiple
* Arbres de décision
* Forêts aléatoires (Random Forest)
* XGBoost (Extreme Gradient Boosting)
* KNN (K-Nearest Neighbors)
* SVM (Support Vector Machine)
3. Notions transversales disséminées dans le cours
* Validation croisée et Bagging
* Imputation des valeurs manquantes
* Hyper-paramètres (Hyperparameter Tuning)
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