👨‍🏫 Formations

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Durée 3h00
100 €/h Formation individuelle par visio
Mise à niveau en probabilités/statistiques pour le Machine Learning
- Rappel d'algèbre linéaire
- Estimation statistique
- Distribution de probabilités
Profil
Maxime   B.
Ingénieur Machine Learning
 
Durée 2h00
140 €/h Formation individuelle par visio
Data Science as Code
Formation en Data Science orientée opérationnelle via du code (Python).
Profil
Vincent   L.
Data Scientist & Architecte IA
 
Durée 4h00
90 €/h Formation individuelle par visio
Data science
Partir des fondamentaux théoriques pour les mettre en pratique avec du code python.
Les notions abordées sont nombreuses, avec possibilité de spécialisation dans un domaine en particulier :
- proba / stat
- machine learning
- évaluation et monitoring des modèles
- recherche d'incertitude dans les modèles
- deep learning
Profil
Samuel   R.
Lead data
 
Durée 3h00
100 €/h Formation individuelle par visio
Introduction à la classification avec scikit-learn
Une introduction à l'une des méthodes de machine learning les plus utilisées : la classification. Un cas concret sera abordé : l'attrition client ou customer churn.
L'objectif est d'aborder comment est conduit un projet de machine learning, étape par étape, jusqu'à l'évaluation des performances finales d'un modèle.
Il est prérequis de connaitre les bases en Python, et si possible en Pandas.
Profil
Vincent   V.
Data Scientist | Freelance et Formateur
 
Durée 2h00
250 €/h Formation individuelle par visio
Initiation au Machine Learning
Les basiques pour découvrir le machine learning
Profil
Julien   W.
Machine Learning Engineer

Data science

Data science

90 €/h Formation individuelle par visio Durée 4h00 | Prix: € HT, TVA 20% € , € TTC

Programme proposé

Partir des fondamentaux théoriques pour les mettre en pratique avec du code python.
Les notions abordées sont nombreuses, avec possibilité de spécialisation dans un domaine en particulier :
- proba / stat
- machine learning
- évaluation et monitoring des modèles
- recherche d'incertitude dans les modèles
- deep learning

Objectifs pédagogiques et opérationnels L’objectif pédagogique définit ce que l’apprenant aura appris (concepts, connaissances…). L'objectif opérationnel définit ce qu'il sera capable d'appliquer, de maîtriser ou de pratiquer à l’issue de la formation.

- Connaître les différentes parties du cycle de vie d'un projet data
- Maîtriser la théorie et la pratique de la modélisation

Prérequis Ici sont précisés les acquis exigés / le niveau préalable pour suivre cette formation. Ils sont auto-évalués. Nous retenons 3 niveaux : Débutant / Intermédiaire / Avancé. Les formations sans prérequis sont indiquées "Tous niveaux".

Cette formation est accessible à tous, sans prérequis.

Ressources proposées pour vos apprenants Les ressources peuvent inclure : des supports de cours, des vidéos, des tutoriels ou des fiches pratiques, une liste des ressources documentaires, …

Il n'y a pas de ressources associées à cette formation

Autres informations relatives à cette formation

◼️ Date : A définir avec les clients lors de la réservation ◼️ Lieu : la formation a lieu par visioconférence sur la plateforme Skilmi. ◼️ Accessibilité aux personnes en situation de handicap : Nous contacter en cas de besoin d’accessibilité pour un participant. Vous pouvez consulter notre politique pour l’accueil des personnes en situation de handicap ici : https://www.skilmi.fr/personnes-en-situation-de-handicap ◼️ Modalités d’évaluation d’atteinte des objectifs : auto-évaluation des acquis en fin de session ◼️ Formalisation à l’issue de la formation : Une attestation de fin de formation est accessible dans l’espace individuel du participant à l’issue de chaque formation ◼️ Modalités pédagogiques : l’organisme désigne un référent pédagogique et un référent handicap ◼️ Prix : le prix est fixé par le formateur et dépend de la durée. Il est exprimé TTC. Il inclut le cas échéant la TVA applicable (20 %) ainsi que la commission versée par le formateur à la plateforme Skilmi.