Formations

Doptim forme vos équipes aux sujets de la datascience.

Introduction aux Big Data et à l’IA

Le Big Data et l’Intelligence Artificielle sont des sujets importants à maitriser aujourd’hui par l’ensemble des acteurs de l’économie française, y compris les institutions et les associations. Ils couvrent plusieurs aspects de la vie économique : Les technologies de traitement de données qui permettent d’analyser de très grosses quantités d’information à des coûts supportables par beaucoup d’entreprises aujourd’hui; Les modèles d’affaire d’entreprises, notamment ceux des GAFAM (Google, Amazon, Facebook, Apple, Microsoft) qui ont positionné la collecte de données et la valorisation de ces données très fortement dans leur stratégie; Le Règlement Général de Protection des Données (RGPD) appliqué depuis le 25 mai 2018 dans l’Union Européenne contre l’exploitation abusive des données personnelles; Les nouveaux métiers associés à la Data et les modèles de projet associés.

Doptim propose de partager son savoir et ses retours d’expérience avec vos équipes dans une formation qui aborde les sujets suivants :

– Des définitions et des exemples derrière les mots phares « big data », « marchine learning », « deep learning », « data science », etc.

– Les modèles de valorisation de la donnée

– Le montage de projet Data et les différentes compétences requises

– Le RGPD et ses enjeux

Modalités : formation de 3h, groupe de 12 personnes maximum, en présentiel dans vos locaux. 


Machine Learning

Le Machine Learning englobe un ensemble très varié d’algorithmes liés à la nature des données mais aussi aux objectifs d’analyse et de prédiction. Le Big Data a permis de concevoir des algorithmes capables de lourds traitements en parallèle. Les mathématiques, en particulier la statistique, contribuent à valider et à pousser des approches novatrices pour explorer des données de plus en plus complexes, symptomatiques de phénomènes récurrents ou au contraire, rares. Dans le format court de 2 jours, il s’agira de donner les principes et de s’exercer avec des modèles qui dans une pratique ultérieure seront valables pour créer ses premiers algorithmes avant d’envisager des solutions plus complexes et gagner en performance.

La formation intégrera:

1 – Un tour d’horizon des modèles et des grands principes d’apprentissage automatisé.

2 – Des travaux dirigés avec du code déjà développé pour comprendre la logique des algorithmes et des exercices pour que chacun s’approprie ces savoir-faire.

Les pré-requis sont les suivants:

– Connaissance en programmation python. De nombreux supports existent sur le web pour apprendre ce langage. Nous utiliserons les librairies scikit- learn, keras et pandas.

– Savoir faire des opérations sur des données dans un tableur.

– Se rappeler de ses cours de mathématiques (moyenne, médiane, variance, calcul de distances, dérivées, etc.).

– Travail en binôme avec chacun son propre PC portable connecté sur Internet.

Modalités : formation de 2 jours ou plus, en présentiel dans vos locaux


Dataviz

Doptim propose une formation en data visualisation (dataviz) avec de la théorie et de la pratique. L’objectif de la formation est de transmettre les réflexes pour concevoir une bonne data visualisation, de connaître des outils et d’appliquer la démarche sur des cas concrets avec des données de l’entreprise ou des données proposées par le formateur. 

Le programme est le suivant :

– Une présentation du monde de la datascience et de la place de la data visualisation afin de se familiariser au vocabulaire associé. Présentation des bonnes pratiques en design visuel appliquées aux données.

– Étude de cas en équipe de 2-3 personnes : choisir un jeu de données sur l’open data (URL fournis par le formateur) ou des données de l’entreprise, définir un ou des objectifs de démonstration («ce qu’on souhaite montrer») et réaliser des brouillons de représentation graphique. Le formateur assiste chaque groupe dans leur exercice de créativité et propose des exemples de réalisation si besoin. 

– Une présentation d’outils de data-visualisation. Mise en pratique avec la réalisation d’une data visualisation

– Présentation des projets au groupe. 15 minutes par projet (10 minutes de présentation, 5 minutes de debriefing collectif). 

Modalités : formation de 1 jour, en présentiel dans vos locaux


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