Un cours intensif de formation professionnelle sur

Praticien certifié en science des données (CDSP)

01-05 juillet 2024
Dubaï - EAU
$5,950
Registre
12-16 août 2024
Istanbul - Turquie
$5,950
Registre
25-29 novembre 2024
Dubaï - EAU
$5,950
Registre
05-09 May 2025
Londres - Royaume-Uni
$5,950
Registre
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Pourquoi choisir cette formation ?

Pour qu'une entreprise prospère dans notre monde axé sur les données, elle doit considérer ces dernières comme l'un de ses principaux atouts. Les données sont essentielles pour comprendre où se trouve l'entreprise et où elle se dirige. Les données peuvent non seulement révéler des idées, mais aussi informer, en guidant les décisions et en influençant les opérations quotidiennes. Il faut donc disposer d'une main-d'œuvre solide composée de professionnels capables d'analyser, de comprendre, de manipuler et de présenter des données dans le cadre d'un processus efficace et reproductible. En d'autres termes, le monde des affaires a besoin de praticiens de la science des données. Cette formation vous permettra d'apporter de la valeur à l'entreprise en mettant en pratique les concepts de la science des données. Ce cours de formation comprend des activités pratiques pour chaque sujet.

Pour garantir votre réussite dans ce cours, il est obligatoire de suivre des cours préalables spécifiques. Les prérequis du programme peuvent être consultés en visitant le fichier hyperlien suivant : Conditions préalables du PCEIet Blueprints d'examen CertNexus.

Quels sont les objectifs ?

Dans cette formation, vous mettrez en œuvre des techniques de science des données afin d'aborder des questions commerciales. Vous allez :

  • Utiliser les principes de la science des données pour résoudre les problèmes de l'entreprise.
  • Appliquer le processus d'extraction, de transformation et de chargement (ETL) pour préparer les ensembles de données.
  • Utiliser plusieurs techniques pour analyser les données et en extraire des informations précieuses.
  • Concevoir une approche d'apprentissage automatique pour résoudre des problèmes commerciaux.
  • Former, mettre au point et évaluer les modèles de classification.
  • Former, mettre au point et évaluer des modèles de régression et de prévision.
  • Former, mettre au point et évaluer des modèles de regroupement.
  • Finaliser un projet de science des données en présentant des modèles à un public, en mettant des modèles en production et en contrôlant les performances des modèles.

À qui s'adresse cette formation ?

Ce cours de formation est conçu pour les professionnels qui utilisent les données pour résoudre les problèmes de l'entreprise. Le participant type à cette formation aura plusieurs années d'expérience avec la technologie informatique, y compris une certaine aptitude à la programmation informatique.

Toutefois, ce cours de formation ne s'adresse pas nécessairement à un seul rôle organisationnel. Un participant potentiel peut être un programmeur cherchant à étendre ses connaissances sur la manière de guider les décisions commerciales en collectant, manipulant et analysant des données par le biais du code, ou un analyste de données ayant une formation en mathématiques appliquées et en statistiques et souhaitant faire passer ses compétences au niveau supérieur, ou toute autre situation axée sur les données.

En fin de compte, le participant cible est quelqu'un qui veut apprendre à extraire plus efficacement des informations de son travail et à tirer parti de ces informations pour résoudre des problèmes commerciaux, apportant ainsi une plus grande valeur ajoutée à l'entreprise.

Cette formation est également conçue pour aider les participants à se préparer à la certification CertNexus® Certified Data Science Practitioner (CDSP) (Exam DSP-110).

Le contenu du cours

Premier jour
La science des données au service des entreprises
  • Lancer un projet de science des données
  • Formuler un problème de science des données
Extraction, transformation et chargement des données
  • Extraire des données
  • Transformer les données
  • Données de charge
Deuxième jour
Analyse des données
  • Examiner les données
  • Explorer la distribution sous-jacente des données
  • Utiliser des visualisations pour analyser les données
  • Prétraitement des données
Troisième jour
Conception d'une approche d'apprentissage automatique
  • Identifier les concepts de l'apprentissage automatique
  • Tester une hypothèse
Développement de modèles de classification
  • Entraînement et réglage des modèles de classification
  • Évaluer les modèles de classification
Quatrième jour
Élaboration de modèles de régression
  • Entraînement et réglage des modèles de régression
  • Évaluer les modèles de régression
Élaboration de modèles de regroupement
  • Entraînement et mise au point des modèles de regroupement
  • Évaluer les modèles de regroupement
Cinquième jour
Finaliser un projet de science des données
  • Communiquer les résultats aux parties prenantes
  • Démonstration de modèles dans une application Web
  • Mettre en œuvre et tester les pipelines de production

Le certificat

  • Certificat d'achèvement AZTech pour les délégués qui participent et terminent le cours de formation
  • Un certificat CertNexus sera délivré aux délégués qui auront réussi l'examen DSP-110.

En partenariat avec

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