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Formation Dataiku Avancé

Prix	1790€ ^HT / personne
Durée	2 jours (14 heures)

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

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Langues et Lieux disponibles

 Langues

Français
Anglais / English

 Lieux

France entière
- Paris
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