Datacience avec Spark ML





Prix inter HT / stagiaire : 2052 €
DESCRIPTION

L'objectif de cette formation est de comprendre les utilisations de la datascience et l'intelligence articficielle, et de mettre en oeuvre concrètement le Machine Learning : applications de la Datascience, cycles d'un' projet, algorithmes de ML, modélisation et mise en oeuvre avec Spark ML.

Pré-requis :
  • Big Data fondamentaux.
  • Spark notions.
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DETAILS DE LA FORMATION

  •   Syllabus complet

  • Introduction à la Data Science
    Qu'est-ce que la Data Science ?
    Statistiques, Data Science et IA
    Champs d'application de la Data Science
    Data Science : outils et algorithmes
    Les cycles d'un projet Data Science

    L'apprentissage automatique
    Apprentissage supervisé
    Apprentissage supervisé
    Apprentissage Renforcé

    Big Data et Apache Spark: introduction
    Introduction au big data
    Spark : présentation et écosystème
    Spark sur Databricks vs Spark sur Hadoop
    Spark Web UI. Spark Shell
    Contexte Spark. Exécuteurs Spark
    Chargement d'un fichier en Shell
    Opérations de base via Spark Shell
    Introduction à Python et PySpark
    Exemple : analyse de données, Machine Learning

    Algorithmes du ML
    Analyse en composantes principales
    Régression linéaire, multilinéaire
    Régression polynomiale, logistique
    Classification supervisée
    Classification non supervisée
    Régression avec arbres de décision
    K-Nearest Neighbors
    K-Means clustering
    Réseaux de neurones artificiels

    Projet Data Science : exemple
    Expression des besoins
    Exploration des données
    Visualisation des données
    Nettoyage des données
    Valeurs manquantes
    Réduction de la dimension, ACP
    Entraîner un modèles ML
    Les métriques d'évaluation
    Overfitting ou surapprentissage
    Biais vs variance. Cross-validation
    Réapprentissage
    Bonnes pratiques

    TP : mise en oeuvre Spark ML
    Extraction de caractéristiques et prétraitement
    Réduction de dimension, ACP
    Régression linéaire, multi-linéaire
    Régression polynomiale, logistique
    Classification supervisée
    Classification non supervisée
    Régression avec arbres de décision
    K-means clustering
    Réseaux de neurones artificiels

  •   Ce qui est inclus

  • + Formateur expérimenté
    + Support du cours
    + Notes de cours divers
    + Rappels

  •   Public concerné

  • + Débutants en programmation
    + Quiconque veut apprendre la programmation

  •   Certification et évaluation

  • En cours de formation, des travaux pratiques et études de cas sont proposés. Cette formation ne propose pas encore de certification.



AVANTAGES. TEMOIGNAGES

  • Votre coach Reconvert.
  • Pédagogie orientée pratique.
  • Echanges interactifs.
  • Communautés.

La qualité est excellente, l'enseignant crée un espace de confiance et rend la formation très agréable. J'ai adoré, le professeur et son cours sont très complets. La formation a été facile à comprendre et très dynamique. Le formateur est un excellent professeur.
J. Ruiz
The Moneytizer, Mexico

La formation avec vous était géniale. C'est super intéressant et très formateur. Actuellement je suis chez Micropole, en tant que Cloud & Big Data Engineer. Merci.
A. Chuttoo
Micropole, France

Ces 4 jours ont été enrichissants. Suite à la formation HTML puis CSS, celle de Javascript m'a apporté encore plus de connaissances et de compétences sur le sujet.
J. Salgueiro
The Moneytizer, Brazil



Autres références :

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DUREE (H)



Durée : 21 heures.



PRIX. DATES. RESERVER

  •   Suivre en CLASSE VIRTUELLE


  • Diffusée en Classe Virtuelle, cette formation peut être faite soit en :
    1- inter entreprise : avec des stagiaires de plusieurs entreprises,
    2- intra entreprise : avec des stagiaires qui sont de la même entreprise.

    Quelque soit la formule souhaitée, veuillez réservez un RDV téléphonique avec un conseiller en cliquant ci-dessous.

    Prix inter HT / stagiaire : 2052 €




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