Formations Data Science à Strasbourg
Data Value vous propose ses formations Data Science à Strasbourg
Nos formations Data Science peuvent être réalisées en interentreprises (à Strasbourg) ou en intra-entreprise (directement dans votre société).
Nos formations Data Science peuvent être réalisées en interentreprises (à Strasbourg) ou en intra-entreprise (directement dans votre société).
Machine Learning
Découvrir les principales étapes d’une étude de Machine Learning et un panorama des méthodes associées (Data Mining, Analyse de Données). Apprendre à extraire de l’information utile à partir de données volumineuses, changeantes, non structurées.
Demandez l'ouverture d'une session interentreprises à Strasbourg dès 2 collaborateurs intéressés
Formation réalisable en intra-entrepriseMachine Learning et Deep Learning avec Python
Connaître le paysage des modèles de Machine Learning
Connaître les librairies les plus courantes associées au Machine Learning et Deep Learning
(Sciki-Learn, Tensorflow, Keras, statsmodels)
Savoir mettre en place un projet Machine Learning
Avoir des notions avancées sur l’évaluation de modèles
Demandez l'ouverture d'une session interentreprises à Strasbourg dès 2 collaborateurs intéressés Formation réalisable en intra-entrepriseText Mining
Découvrir comment décrire, comparer, classer, analyser des ensembles de textes.
Il peut s’agir de textes littéraires, scientifiques (bibliométrie, recherche documentaire), économiques, sociologiques (réponses aux questions ouvertes dans des enquêtes socio-économiques, entretiens divers en marketing, psychologie appliquée, pédagogie, médecine), de textes historiques, politiques…
Demandez l'ouverture d'une session interentreprises à Strasbourg dès 2 collaborateurs intéressés Formation réalisable en intra-entreprisePython pour la Data Science
Connaître et savoir utiliser les librairies incontournables de Python pour la data science : La Scipy Stack
Connaître et utiliser les principales librairies de visualisation de données et notamment orientées cartographie
Savoir manipuler des données volumineuses ne tenant pas en mémoire
Avoir une bonne compréhension de l’écosystème scientifique de Python, savoir trouver ses librairies et juger de leur qualité
Demandez l'ouverture d'une session interentreprises à Strasbourg dès 2 collaborateurs intéressésConnaître et utiliser les principales librairies de visualisation de données et notamment orientées cartographie
Savoir manipuler des données volumineuses ne tenant pas en mémoire
Avoir une bonne compréhension de l’écosystème scientifique de Python, savoir trouver ses librairies et juger de leur qualité
Formation réalisable en intra-entrepriseMLOps
Connaître les différentes étapes de vie du modèle et de la donnée après le Proof Of Concept (POC)
Connaître les méthodes de réduction de dimensions d’un modèle pour le passage à l’échelle
Connaître les différentes plateformes de production
Savoir mettre en place des algorithmes d’explicabilité d’un modèle
Avoir des notions sur l’embarquabilité
Avoir des notions sur l’entrainement de larges modèles de façon distribuée
Demandez l'ouverture d'une session interentreprises à Strasbourg dès 2 collaborateurs intéressés Formation réalisable en intra-entreprisePandas Avancé
Maîtriser la librairie Pandas pour l’analyse de données avec Python
Connaître les subtilités des groupbys
Savoir manipuler les tables pivots et les tableaux croisés
Avoir des notions sur l’accélération des calculs avec Pandas
Connaître les bonnes pratiques en Data Science
Demandez l'ouverture d'une session interentreprises à Strasbourg dès 2 collaborateurs intéressés Formation réalisable en intra-entrepriseMéthodes de prédiction automatique et leurs applications métiers
Apprendre à analyser des données non structurées
Découvrir les méthodes de prédiction automatiques et leurs applications métiers (moteur de recommandation, traces numériques, …)
Améliorer ses méthodes et les rendre efficaces en environnement de production.
Demandez l'ouverture d'une session interentreprises à Strasbourg dès 2 collaborateurs intéressésDécouvrir les méthodes de prédiction automatiques et leurs applications métiers (moteur de recommandation, traces numériques, …)
Améliorer ses méthodes et les rendre efficaces en environnement de production.
Formation réalisable en intra-entreprise