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Nouvelle formation

Data Science, les fondamentaux

Data Science, les fondamentaux

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Enjeu majeur de stratégie pour les organisations, la science des données permet, à partir d’outils mathématiques, de faire apparaître le comportement des données et d’analyser les événements qu’elles décrivent. Ce cours aborde les fondamentaux de la data science et permet d'acquérir une démarche d’analyse de donnée.


Inter
Intra
Sur mesure

Cours de synthèse en présentiel ou en classe à distance

Réf. DTX
Prix : 1830 € H.T.
  2j - 14h
Pauses-café et
déjeuners offerts




Enjeu majeur de stratégie pour les organisations, la science des données permet, à partir d’outils mathématiques, de faire apparaître le comportement des données et d’analyser les événements qu’elles décrivent. Ce cours aborde les fondamentaux de la data science et permet d'acquérir une démarche d’analyse de donnée.

Objectifs pédagogiques
À l’issue de la formation, le participant sera en mesure de :
  • Connaître les principes de base de la data science et l’organisation de la démarche
  • Appréhender l’application de la data science afin de résoudre des questions et ses limites
  • Développer sa capacité d’analyse et d’interprétation des chiffres par la représentation graphique
  • Comprendre comment utiliser les outils de la data science et développer les modèles à des fins professionnelles
  • Ouverture sur l’enjeu de l'exploitation de la donnée dans un contexte concurrentiel et d’amélioration continue
  • Appréhender l’organisation et l’infrastructure pour les services et pour les projets de data science

Public concerné
Directeurs/responsables des SI, responsables de projets en lien avec l’analyse de données, responsables d’études statistiques.

Prérequis
Avoir des bases en statistiques serait un plus.

Programme de la formation

Qu’est-ce que la data science ?

  • Les fondamentaux : big data, data lake, data mining, intelligence artificielle, machine et deep learning, texte mining.
  • Les nouveaux défis : l'émergence et la multiplication de nouvelles sources de données.
  • Hétérogénéités des données, flux temps réel et explosion des volumes de données, à prendre en compte.
  • L’écosystème technologique du big data.
  • Démystifier le monde de la data science : analyse descriptive, prédictive et prescriptive.
  • Le métier, les outils et les méthodes du data scientist.
  • Introduction au machine learning, à l’analyse supervisée et à l’analyse non supervisée.
  • Notions de sur et sous-apprentissage.
Démonstration
Cas d’usages de la data science dans une chaîne de valeur métier (comportement client, offre produit…).

Les méthodes et les modèles de la data science

  • Collecte, préparation et exploration des données.
  • L’importance de la démarche de la qualité des données (nettoyer, transformer, enrichir).
  • Définition des métriques.
  • Les méthodes statistiques de bases.
  • Les principales classes d’algorithmes supervisés : arbres de décision, K plus proches voisins, régression, Naive Bayes.
  • Les principales classes d’algorithmes non-supervisés : clustering, ACP, CAH, réseaux de neurones.
  • Le text mining et les autres familles d’algorithmes.
Travaux pratiques
Analyses simples avec R pour illustrer les techniques de l’analyse supervisée (régression et classification) et de l’analyse non-supervisée (clustering, segmentation et détection d'anomalies).

Représentation graphique et restitution des données

  • Les langages de l’analyse statistique R et Python,.
  • Leurs environnements de développement (R-Studio, Anaconda, PyCharm) et leurs librairies (Panda, machine learning).
  • Les outils de DataViz (Power BI, Qlik, tableau…).
  • Modélisation des algorithmes : représentation des processus, des flux, des contrôles et des conditions.
  • Modélisation des algorithmes : les outils (Orange, Power BI).
  • Communiquer les résultats par le data storytelling : organiser le visuel (diagrammes, classements, cartographies).
  • Communiquer les résultats par le data storytelling : restituer la signification des résultats.
Travaux pratiques
Exercices d’exploration graphique des données, analyse de la position et de l’étendue des données (nuages, histogrammes…).

Modélisation d’un problème de data science

  • Récapitulatif de la démarche.
  • Cas métier 1 : la relation client dans l’assurance :
  • Cibler les campagnes marketing. Comprendre les causes d’attrition client. Quels produits pour quels clients ?
  • Cas métier 2 : la détection des fraudes :
  • Comparer la recherche par statistiques classiques et data mining.
  • Détection par méthode supervisée. Détection par méthode non supervisée.
Etude de cas
Mise en application pratique de la méthode au storytelling sur des cas métier.


Modalités pratiques
Travaux pratiques
Mise en pratique des fondamentaux au travers d’exercices et de mise en situation. QCM, tableaux de synthèse permettent à chacun de se positionner.
Méthodes pédagogiques;
Le support est organisé sous forme d’un arbre de décisions. Ainsi chacun peut sélectionner les méthodes, outils… qui le concernent directement. En fin de formation, le support devient un roadbook.

Modalités d'évaluation
Le formateur évalue la progression pédagogique du participant tout au long de la formation au moyen de QCM, mises en situation, travaux pratiques…
Le participant complète également un test de positionnement en amont et en aval pour valider les compétences acquises.

Solutions de financement
Pour trouver la meilleure solution de financement adaptée à votre situation : contactez votre conseiller formation.
Il vous aidera à choisir parmi les solutions suivantes :
  • Le plan de développement des compétences de votre entreprise : rapprochez-vous de votre service RH.
  • Le dispositif FNE-Formation.
  • L’OPCO (opérateurs de compétences) de votre entreprise.
  • Pôle Emploi sous réserve de l’acceptation de votre dossier par votre conseiller Pôle Emploi.
  • Le plan de développement des compétences de votre entreprise : rapprochez-vous de votre service RH.
  • Le dispositif FNE-Formation.
  • L’OPCO (opérateurs de compétences) de votre entreprise.
  • Pôle Emploi sous réserve de l’acceptation de votre dossier par votre conseiller Pôle Emploi.

Horaires
En présentiel, les cours ont lieu de 9h à 12h30 et de 14h à 17h30.
Les participants sont accueillis à partir de 8h45. Les pauses et déjeuners sont offerts.
En classe à distance, la formation démarre à partir de 9h.
Pour les stages pratiques de 4 ou 5 jours, quelle que soit la modalité, les sessions se terminent à 15h30 le dernier jour.

Dates et lieux
Pour vous inscrire, sélectionnez la ville et la date de votre choix.
Du 25 au 26 juillet 2022
FR
Lille
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Du 25 au 26 juillet 2022 *
FR
Classe à distance
Session garantie
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Du 25 au 26 juillet 2022
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Paris La Défense
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Du 28 au 29 juillet 2022
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Strasbourg
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Du 28 au 29 juillet 2022
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Lyon
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Du 28 au 29 juillet 2022
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Nantes
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Du 25 au 26 août 2022
FR
Aix-en-Provence
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Du 25 au 26 août 2022
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Sophia-Antipolis
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Du 15 au 16 septembre 2022
FR
Sophia-Antipolis
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Du 15 au 16 septembre 2022
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Lille
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Du 15 au 16 septembre 2022
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Aix-en-Provence
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Du 15 au 16 septembre 2022
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Paris La Défense
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Du 15 au 16 septembre 2022
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Classe à distance
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Du 13 au 14 octobre 2022
FR
Classe à distance
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Du 13 au 14 octobre 2022
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Paris La Défense
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Du 13 au 14 octobre 2022
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Nantes
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Du 13 au 14 octobre 2022
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Lyon
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Du 13 au 14 octobre 2022
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Toulouse
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Du 13 au 14 octobre 2022
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Bordeaux
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Du 13 au 14 octobre 2022
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Strasbourg
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Du 3 au 4 novembre 2022
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Lille
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Du 3 au 4 novembre 2022
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Paris La Défense
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Du 3 au 4 novembre 2022
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Classe à distance
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Du 24 au 25 novembre 2022
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Sophia-Antipolis
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Du 24 au 25 novembre 2022
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Aix-en-Provence
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Du 5 au 6 décembre 2022
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Toulouse
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Du 5 au 6 décembre 2022
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Bordeaux
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Du 8 au 9 décembre 2022
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Strasbourg
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Du 8 au 9 décembre 2022
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Nantes
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Du 15 au 16 décembre 2022
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Lyon
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