Data Science et Machine learning

Acquérir une compréhension approfondie des technologies de pointe en matière de
machine learning et des outils utilisés au quotidien par les Data Scientists.
Maîtriser les techniques de finetuning des modèles de machine learning pour optimiser les résultats et améliorer les performances.
Apprendre à utiliser des bibliothèques de visualisation de données populaires telles que Matplotlib, Seaborn et Plotly pour visualiser les données et communiquer les résultats de manière efficace.

Module 1 : Les fondamentaux
1. Introduction aux concepts clés de la data science.
2. Apprentissage des bases de la programmation Python et des librairies essentielles.
3. Utilisation de GitHub pour la gestion de versions.
4. Découverte de Jupyter Notebook pour l'analyse et de PyCharm pour le développement.
Module 2 : Data Analysis
1. Extraction, nettoyage et préparation des données avec SQL et des API.
2. Visualisation des données avec Bokeh, Seaborn, et Plotly.
3. Initiation aux techniques statistiques de base pour l'exploration de données.
4. Compréhension des méthodes pour mieux analyser et interpréter les données.
Module 3 : Machine Learning
1. Introduction à l’apprentissage supervisé et non supervisé avec Scikit-Learn.
2. Maîtrise des algorithmes courants : SVM, kNN, PCA, Random Forest.
3. Techniques pour évaluer et optimiser les modèles de machine learning.
4. Amélioration des performances grâce à l'ajustement des hyperparamètres.
Module 4 : Data Science avancée
1. Techniques de régularisation pour éviter le surapprentissage.
2. Initiation au traitement du langage naturel (NLP) avec NLTK et SpaCy.
3. Exploration d'algorithmes avancés de machine learning comme les méthodes ensemblistes.
4. Amélioration de la précision et de la robustesse des modèles.
Module 5 : Deep Learning
1. Apprentissage des bases des réseaux de neurones pour résoudre des problèmes complexes.
2. Application des réseaux de neurones en computer vision pour la classification d'images.
3. Introduction aux architectures avancées : réseaux de neurones convolutifs (CNN) et récurrents (RNN).
4. Gestion de données structurées et séquentielles avec des modèles de deep learning avancés.

Data Science et Machine learning

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Niveau BAC +2

• Connaissances de base en programmation, idéalement en Python.
• Compréhension des notions de mathématiques et de statistiques de base.
• Niveau scolaire en anglais pour comprendre la documentation technique.

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