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Formations Data Machine Learning Formation Dataiku Avancé

Formation Dataiku Avancé

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formation dataiku avance
Prix 1790€ HT / personne
Durée 2 jours (14 heures)

Paris | Classe Virtuelle

Il ne reste que quelques places
Cafés et déjeuners offerts en interentreprises
Disponible en intra-entreprise pour former votre équipe
Aide au Financement 4000€ de Bonus Atlas en CPF

Présentation

Maîtrisez l’ensemble de votre workflow data grâce à notre formation Dataiku avancé. Que vous soyez Data Engineers, Data Analysts ou Data Scientists, notre programme de perfectionnement vous permettra de concevoir des pipelines de données complexes et scalables.

Nous explorerons les pipelines de données avancés. Vous apprendrez à les créer, les optimiser et les automatiser, en vous appuyant sur des scénarios complexes et des règles précises.
Cette première étape est essentielle pour quiconque souhaite se certifier en tant que concepteur avancé sur Dataiku.

Vous découvrirez comment créer, évaluer et affiner des modèles directement dans l’environnement de Dataiku. De la mise en application de vos modèles à leur compréhension profonde grâce aux outils de l’IA responsable.

Enfin, que vous souhaitiez intégrer votre propre code dans vos projets, gérer ce code de manière efficace, ou même créer des plugins pour vos collègues, cette formation vous donnera les clés pour devenir un développeur certifié sur Dataiku.

Pour cette formation, nous utiliserons la dernière version de Dataiku : DSS 12.

 

Objectifs

  • Maîtrisez la création et l’optimisation de modèles ML avec le Visual ML de Dataiku pour des solutions efficaces
  • Utilisez l’IA Responsable de Dataiku pour des modèles performants, transparents et éthiques
  • Construisez des pipelines de données efficaces avec Dataiku pour une analyse approfondie et une optimisation des projets
  • utomatisez les pipelines de données et intégrez du code dans Dataiku pour une personnalisation et adaptabilité avancées
  • Déployez et surveillez vos projets en production avec Dataiku pour une transition fluide et un succès à long terme

 

Public visé

  • Data analysts
  • Data scientists
  • Data engineers
  • Analyst SAS

 

Pré-requis

  • Vous avez une compréhension fondamentale de l’environnement et des fonctionnalités de base de Dataiku, idéalement acquise par une expérience pratique ou notre formation initiale
    sur Dataiku
  • Vous êtes familier avec les concepts de data science et d’analyse de données, et vous avez une compréhension des principes de base du machine learning
  • Vous avez déjà codé au moins en Python et/ou R, essentielle pour tirer parti des scripts et des notebooks dans Dataiku, personnaliser les analyses, et développer des modèles
  • Avoir suivi notre formation Dataiku est préférable

 

Pré-requis logiciel

Avoir une licence pour Dataiku.

Programme de notre formation Dataiku Avancé

 

Jour 1

Introduction

  • Présentation des fonctionnalités avancées de Dataiku
  • Vue d’ensemble des possibilités offertes par l’outil

 

Outils visuels avancés de Dataiku

  • Recettes visuelles avancées
  • Utiliser des variables
  • Data Pipelines
  • Automation
  • Collaboration
  • Quiz
  • Récapitulatif

 

Introduction Machine Learning

  • Concepts
  • Modélisation prédictive
  • Prédiction : Régression et classification
  • Clustering
  • Quiz
  • Récapitulatif

 

Analysez vos données avec l’outil Interactive Stats

  • Interface
  • Analyse univariée et bivariée
  • Ajustement de courbes et distributions
  • Matrice de corrélation
  • Analyse en composantes principales
  • Tests statistiques
  • Quiz
  • Récapitulatif

 

Machine Learning

  • Mettre en place d’un modèle
  • Ajustement du modèle
  • Compréhension des prédictions faites par le modèle
  • Quiz
  • Récapitulatif

 

Scoring

  • Déploiement de votre modèle
  • Scoring Data
  • Evaluation de votre modèle
  • Quiz
  • Récapitulatif

 

Machine Learning avancé

  • Stratégies de développement de modèles
  • Diagnostic du modèle
  • Actionability
  • Quiz
  • Récapitulatif

 

Modèles stratifiés ou partitionnés

  • Mise en place d’un modèle stratifié
  • Quiz
  • Récapitulative

 

TALN – De manière visuelle

  • Introduction au TALN
  • Préparation des données textuelles
  • Gestion des caractéristiques textuelles pour le ML
  • Quiz
  • Récapitulatif

 

Analyse et prévision des séries temporelles

  • Fondamentaux des séries temporelles
  • Analyse des séries temporelles
  • Prévision des séries temporelles
  • Quiz
  • Récapitulatif

 

Préparation de données temporelles

  • Recette Resampling
  • Recette Interval extraction
  • Recette Windowing
  • Recette Exterma extraction
  • Quiz
  • Récapitulatif

 

Jour 2

Code dans Dataiku

  • Notebooks de code
  • Recettes de code
  • Environnements de code
  • Intégrations d’IDE externes
  • Quiz
  • Récapitulatif

 

Partagez votre code

  • Introduction
  • Libraries
  • Importation depuis Git
  • Échantillons de code
  • Pratique
  • Quiz
  • Récapitulatif

 

Modèles ML personnalisés

  • Prétraitement personnalisé en ML visuel
  • Modélisation personnalisée en ML visuel
  • Quiz
  • Récapitulative

 

Variables pour les coders

  • Définition des variables
  • Utilisation des variables dans une recette de code
  • Modification de la valeur des variables
  • Pratique
  • Quiz
  • Récapitulatif

 

Visualisation

  • Webapps
  • Insights statiques
  • Quiz
  • Récapitulatif

 

Managed folders

  • Savoir utiliser les Managed folders
  • Pratique
  • Quiz
  • Récapitulatif

 

APIs de Dataiku

  • Introduction
  • Le package dataiku et l’API publique
  • Pratique
  • Quiz
  • Récapitulatif

 

Déploiement et monitoring

  • Dataiku Govern
  • Suivi des modèles
  • Déploiement par lots
  • API en temps réel
  • Quiz
  • Récapitulatif

 

Examen Advanced Designer Certificate (Optionnel)

 

Examen ML Practitioner Certificate (Optionnel)

 

Examen Developer Certificate (Optionnel)

Pour aller plus loin

Formation Dataiku

Formation Tensorflow

Formation Pytorch

Langues et Lieux disponibles

Langues

  • Français
  • Anglais / English

Lieux

  • France entière
    • Paris
    • Lille
    • Reims
    • Lyon
    • Toulouse
    • Bordeaux
    • Montpellier
    • Nice
    • Sophia Antipolis
    • Marseille
    • Aix-en-Provence
    • Nantes
    • Rennes
    • Strasbourg
    • Grenoble
    • Dijon
    • Tours
    • Saint-Étienne
    • Toulon
    • Angers
  • Belgique
    • Bruxelles
    • Liège
  • Suisse
    • Genève
    • Zurich
    • Lausanne
  • Luxembourg

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