(ML-MS) Introduction au Machine Learning et à la Modélisation Statistique
1390 €

Started on 1 January 1970 2 jours
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Formation Machine Learning : Initiez-vous à la modélisation statistique et à la data science En premier lieu, la formation machine learning est indispensable pour les analystes de données, data scientists débutants et professionnels IT souhaitant explorer l’apprentissage automatique. Elle s’adresse aux chefs de projet et consultants désireux d’acquérir des bases solides. En effet, analyser, modéliser et interpréter des données est…

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Formation Machine Learning : Initiez-vous à la modélisation statistique et à la data science

En premier lieu, la formation machine learning est indispensable pour les analystes de données, data scientists débutants et professionnels IT souhaitant explorer l’apprentissage automatique. Elle s’adresse aux chefs de projet et consultants désireux d’acquérir des bases solides. En effet, analyser, modéliser et interpréter des données est devenu un défi majeur pour concevoir des projets d’analyse prédictive fiables. Ainsi, ce cursus intensif de 2 jours permet d’acquérir une expertise pragmatique pour structurer l’ensemble de vos projets data avec un grand professionnalisme.

Apprentissage supervisé, non supervisé et pipeline

D’abord, comprendre la différence entre l’apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement demande méthode et rigueur. Grâce à la maîtrise du pipeline de machine learning, vous gagnez en précision tout en évaluant efficacement les performances des modèles. Notre programme détaille l’utilisation des algorithmes. Par conséquent, visitez notre catalogue pour découvrir l’ensemble de nos parcours. De plus, n’hésitez pas à nous contacter pour toute demande spécifique d’accompagnement.

Modélisation statistique, régression et tests

En ensuite, ce parcours guide votre apprentissage pas à pas sur le nettoyage et le prétraitement des jeux de données. L’application de la régression linéaire, logistique et des techniques de réduction de dimensionnalité devient alors un levier majeur d’interprétation des résultats statistiques. Par ailleurs, vous pouvez approfondir vos connaissances théoriques en consultant la page sur le machine learning sur Wikipédia. Enfin, cette partie de la formation donne l’ensemble des clés pour la sélection des variables.

Validation croisée, évaluation et communication des résultats

En conclusion, la validation croisée et la communication claire et structurée des résultats vous permettront de garantir l’impact de vos solutions en entreprise. De surcroît, vous appliquerez de bonnes pratiques de visualisation indispensables au bon déroulement des opérations. Chaque module est conçu pour vous mettre en situation réelle à travers des cas réels. De cette façon, vous serez pleinement autonome sur vos prédictions dès votre retour en poste.