Python expert — Machine learning engineer
Prochaine session
9 et 10 septembre 2024
- Maîtriser les bibliothèques Python les plus couramment utilisées pour la data science, telles que Scikit Learn, Pandas, Plotly, Flask.
- Être capable de résoudre des problèmes concrets de classification et de régression supervisée en utilisant des algorithmes tels que les arbres de décision, la régression linéaire, les réseaux de neurones, etc.
- Mettre en œuvre une démarche MLOps pour déployer un modèle en production et gérer son cycle de vie de bout en bout.
- Savoir communiquer les résultats de manière claire et concise.
- Maîtriser les bibliothèques Python les plus couramment utilisées pour la data science, telles que Scikit Learn, Pandas, Plotly, Flask.
- Être capable de résoudre des problèmes concrets de classification et de régression supervisée en utilisant des algorithmes tels que les arbres de décision, la régression linéaire, les réseaux de neurones, etc.
- Mettre en œuvre une démarche MLOps pour déployer un modèle en production et gérer son cycle de vie de bout en bout.
- Savoir communiquer les résultats de manière claire et concise.
Parmi nos formations au langage Python, cette formation est le niveau 3. Elle requiert une bonne maîtrise et une utilisation régulière de Python (contenu des formations niveau 1 - Python initiation et niveau 2 - Python intermédiaire).
Parmi nos formations au langage Python, cette formation est le niveau 3. Elle requiert une bonne maîtrise et une utilisation régulière de Python (contenu des formations niveau 1 - Python initiation et niveau 2 - Python intermédiaire).
Toute personne souhaitant développer une utilisation avancée de Python dans le domaine de la data science et du machine learning, notamment les data scientists et data analysts déjà utilisateurs de Python.
Le machine learning engineer est à la frontière entre la data science et la data ingénierie. Cette formation agrège des enseignements en machine learning et en MLOps, en ne gardant que l’essentiel nécessaire à la pratique en entreprise.
Toute personne souhaitant développer une utilisation avancée de Python dans le domaine de la data science et du machine learning, notamment les data scientists et data analysts déjà utilisateurs de Python.
Le machine learning engineer est à la frontière entre la data science et la data ingénierie. Cette formation agrège des enseignements en machine learning et en MLOps, en ne gardant que l’essentiel nécessaire à la pratique en entreprise.
La formation est conçue pour être à la fois théorique et pratique, avec une combinaison de présentation de concepts, de démonstrations et de travaux pratiques pour les participants. Les participants auront l’occasion de mettre en pratique les concepts couverts en utilisant des données réelles et en travaillant sur un problème concret.
Introduction au machine learning et ses principales applications
Méthodologie générale de data science pour l’apprentissage automatique supervisé
- L’exploration de données
- La définition de la cible et des variables explicatives
- La construction du jeu de données et leur préparation
- Le choix du modèle supervisé de classification ou de régression (Gradient Boosting, Random Forest, Réseaux de neurones, Régressions, etc)
- Le paramétrage et l’entraînement du modèle
- L’évaluation du modèle
Codage d’un algorithme simple de machine learning
- Vectorisation du problème
- Descente de gradient
- Diagnostic du modèle
Cas pratique sur un problème concret issu de Kaggle (prédiction du nombre de locations de velib)
- Exploration de données
- Entraînement de modèles
- Evaluation de modèles
- Affichage et analyse des résultats.
Mettre en œuvre une démarche MLOps de gestion du cycle de vie des modèles de bout en bout
- Versioning et linéage de modèles
- Serving des prédictions via API,
- Monitoring et ré-entraînement de modèle
La formation est conçue pour être à la fois théorique et pratique, avec une combinaison de présentation de concepts, de démonstrations et de travaux pratiques pour les participants. Les participants auront l’occasion de mettre en pratique les concepts couverts en utilisant des données réelles et en travaillant sur un problème concret.
Introduction au machine learning et ses principales applications
Méthodologie générale de data science pour l’apprentissage automatique supervisé
- L’exploration de données
- La définition de la cible et des variables explicatives
- La construction du jeu de données et leur préparation
- Le choix du modèle supervisé de classification ou de régression (Gradient Boosting, Random Forest, Réseaux de neurones, Régressions, etc)
- Le paramétrage et l’entraînement du modèle
- L’évaluation du modèle
Codage d’un algorithme simple de machine learning
- Vectorisation du problème
- Descente de gradient
- Diagnostic du modèle
Cas pratique sur un problème concret issu de Kaggle (prédiction du nombre de locations de velib)
- Exploration de données
- Entraînement de modèles
- Evaluation de modèles
- Affichage et analyse des résultats.
Mettre en œuvre une démarche MLOps de gestion du cycle de vie des modèles de bout en bout
- Versioning et linéage de modèles
- Serving des prédictions via API,
- Monitoring et ré-entraînement de modèle
Python : l'outil incontournable pour la data science et le machine learning
Python est devenu ces dernières années le langage le plus utilisé pour la data science et le machine learning et ce n’est pas un hasard. Voici les principaux éléments qui expliquent ce succès.
Écosystème riche : Python dispose d’un écosystème très riche et diversifié de bibliothèques et de frameworks dédiés à la data science et au machine learning. Des bibliothèques populaires telles que NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, scikit-learn, TensorFlow et PyTorch offrent des fonctionnalités puissantes pour la manipulation de données, l’analyse statistique, la visualisation et l’apprentissage automatique. Cela permet aux scientifiques des données et aux chercheurs en apprentissage automatique de travailler de manière efficace et productive.
Facilité d’apprentissage : Python est connu pour sa syntaxe simple et lisible, ce qui en fait un langage facile à apprendre pour les débutants. La courbe d’apprentissage est relativement douce, ce qui signifie que les nouveaux utilisateurs peuvent commencer rapidement à écrire du code fonctionnel. De plus, la communauté Python offre de nombreuses ressources d’apprentissage, des tutoriels et des exemples de code, ce qui facilite encore plus l’acquisition des compétences nécessaires en data science et en machine learning.
Intégration transparente : Python peut être facilement intégré à d’autres langages et outils, ce qui le rend très flexible pour travailler avec des systèmes existants. Il est couramment utilisé avec des bases de données, des outils de big data tels que Hadoop et Spark, des services web et d’autres langages de programmation, ce qui facilite l’intégration des flux de travail et la manipulation des données provenant de différentes sources.
Vaste communauté et support : Python bénéficie d’une communauté mondiale active et en croissance constante. Cette communauté propose des forums de discussion, des groupes d’utilisateurs, des conférences et des rencontres régulières, offrant un soutien précieux et des opportunités de collaboration. La communauté Python est également très engagée dans le développement de bibliothèques, de packages et de tutoriels, ce qui contribue à l’évolution rapide de l’écosystème de la data science et du machine learning.
Adoption industrielle : Python est largement adopté par de nombreuses entreprises, des startups aux grandes entreprises, pour leurs projets de data science et de machine learning. Cela signifie qu’il existe une demande importante pour les professionnels compétents en Python dans le domaine de la data science et du machine learning. L’utilisation généralisée de Python dans l’industrie se traduit également par un large éventail de cas d’utilisation, de bonnes pratiques et de ressources professionnelles disponibles.
Ces facteurs combinés font de Python le choix privilégié pour les tâches de data science et de machine learning, en offrant une combinaison de convivialité, de flexibilité, de puissance et de support communautaire.
Python : l'outil incontournable pour la data science et le machine learning
Python est devenu ces dernières années le langage le plus utilisé pour la data science et le machine learning et ce n’est pas un hasard. Voici les principaux éléments qui expliquent ce succès.
Écosystème riche : Python dispose d’un écosystème très riche et diversifié de bibliothèques et de frameworks dédiés à la data science et au machine learning. Des bibliothèques populaires telles que NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, scikit-learn, TensorFlow et PyTorch offrent des fonctionnalités puissantes pour la manipulation de données, l’analyse statistique, la visualisation et l’apprentissage automatique. Cela permet aux scientifiques des données et aux chercheurs en apprentissage automatique de travailler de manière efficace et productive.
Facilité d’apprentissage : Python est connu pour sa syntaxe simple et lisible, ce qui en fait un langage facile à apprendre pour les débutants. La courbe d’apprentissage est relativement douce, ce qui signifie que les nouveaux utilisateurs peuvent commencer rapidement à écrire du code fonctionnel. De plus, la communauté Python offre de nombreuses ressources d’apprentissage, des tutoriels et des exemples de code, ce qui facilite encore plus l’acquisition des compétences nécessaires en data science et en machine learning.
Intégration transparente : Python peut être facilement intégré à d’autres langages et outils, ce qui le rend très flexible pour travailler avec des systèmes existants. Il est couramment utilisé avec des bases de données, des outils de big data tels que Hadoop et Spark, des services web et d’autres langages de programmation, ce qui facilite l’intégration des flux de travail et la manipulation des données provenant de différentes sources.
Vaste communauté et support : Python bénéficie d’une communauté mondiale active et en croissance constante. Cette communauté propose des forums de discussion, des groupes d’utilisateurs, des conférences et des rencontres régulières, offrant un soutien précieux et des opportunités de collaboration. La communauté Python est également très engagée dans le développement de bibliothèques, de packages et de tutoriels, ce qui contribue à l’évolution rapide de l’écosystème de la data science et du machine learning.
Adoption industrielle : Python est largement adopté par de nombreuses entreprises, des startups aux grandes entreprises, pour leurs projets de data science et de machine learning. Cela signifie qu’il existe une demande importante pour les professionnels compétents en Python dans le domaine de la data science et du machine learning. L’utilisation généralisée de Python dans l’industrie se traduit également par un large éventail de cas d’utilisation, de bonnes pratiques et de ressources professionnelles disponibles.
Ces facteurs combinés font de Python le choix privilégié pour les tâches de data science et de machine learning, en offrant une combinaison de convivialité, de flexibilité, de puissance et de support communautaire.
