Formation et certification BIG DATA et Machine Learning

La formation en Intelligence Artificielle pour débutants offre une introduction accessible à un domaine passionnant, ouvrant la porte à de nouvelles opportunités professionnelles et à une compréhension plus approfondie de cette technologie en constante évolution. Elle est idéale pour ceux qui souhaitent se lancer dans l'IA sans aucune expérience préalable.

Certification de la formation :

Certification of course completion « Artificiel Intelligence »
Certification « Data Scientist »

5,500.00MADAjouter au panier

Session télé-présentielle:

Dates prévisionnelles: 25-26 Novembre, 02-03, 09-10, 16-17 Décembre 2023.
Nombre de jours : 08 jours ( 6H/J).
Horaire: De 9h00 à 15h00
Rabat: +212653906825 | +212537681495
Casablanca: +212777376560 | +212522986758
Paris:+33780919590

Session Rabat - présentielle:

Dates prévisionnelles: 25-26 Novembre, 02-03, 09-10, 16-17 Décembre 2023.
Nombre de jours: 08 jours ( 6H/J).
Horaire: De 9h00 à 15h00
Lieu : 15, Avenue de France, Bureau N°3, Agdal, RABAT (à côté Pizza Hut ) Rabat Agdal, 0537681495 | 0653906825.

Session Casablanca - présentielle:

Dates prévisionnelles: 25-26 Novembre, 02-03, 09-10, 16-17 Décembre 2023.
Nombre de jours: 08 jours ( 6H/J).
Horaire: De 9h00 à 15h00
Lieu : 219, BD Zerktouni Angle BD Roudani, 1er étage, Bureau N°14, Casa Maârif, 0777376560 | 0522986758.

Ce module de 2 jours présente les bases de la programmation en Python, avec des sujets tels que les fonctions lambdas, la manipulation de fichiers CSV, et l'utilisation de la bibliothèque NumPy. Les participants apprendront également à manipuler et à analyser des données en utilisant la bibliothèque Pandas, ainsi qu'à créer des visualisations avec Seaborn et Matplotlib. Les objectifs principaux incluent la maîtrise de Python, la manipulation de données avec Pandas, la gestion des tableaux multidimensionnels, et la création de visualisations puissantes. À la fin du module, les apprenants seront capables de nettoyer, manipuler, et analyser des données tabulaires, ainsi que de créer des représentations visuelles.

Ce module de deux jours a pour objectif de familiariser les apprenants avec les principes fondamentaux de la science des données. Il met l'accent sur l'importance de la collecte, de l'analyse et de l'interprétation des données dans un contexte professionnel. Les apprenants apprendront également des techniques d'exploration de données pour découvrir des informations utiles et seront capables de préparer les données en les nettoyant et en les transformant pour l'analyse. Enfin, le module introduit l'apprentissage automatique en utilisant Python, permettant aux apprenants de développer des modèles pour des applications variées. Ces compétences sont essentielles pour quiconque souhaite travailler dans le domaine de la science des données.

Ce module de deux jours, offre une introduction à l'intelligence artificielle (IA). Les participants découvriront les applications de l'IA, son contexte historique et les différentes branches de l'IA telles que l'apprentissage automatique, le traitement du langage naturel et la vision par ordinateur. Ils acquerront également des compétences en matière d'apprentissage approfondi, en se familiarisant avec les réseaux neuronaux et leur formation à l'aide de frameworks tels que TensorFlow ou PyTorch.

Formateur BID DATA: Ingénieur d’Etat et consultant BIG DATA, lauréat de l’université Alakhawayn, le formateur a un doctorat en informatique de l’ENSIAS en partenariat avec l’université de Quebec. Il est au même temps professeur universitaire à l’INPT. Il a cumulé plus de 17 ans d’expérience dans le domaine professionnel, ainsi il était consultant et chef de projet dans une grande multinationale ou il a travaillé pour le compte de plusieurs clients francophones/anglophones à savoir : Schneider, Ciba, Pfizer, Solvay, Boehringer Ingelhem etc. Notre formateur possède plusieurs certifications en BIG DATA et SPARK. Il a aussi animé plusieurs formation BIG DATA, Machine Learning et datascience pour des grands comptes tel que: Inwi, Orange, Altran, PhoneGroup, Avito, Xhub, Lydec, Maroc PME…

DAY 1 - 2 : Python

Introduction à Python et ses principales fonctionnalités :

Introduction à Python et ses principales fonctionnalités :
Environnement Python, interpréteur interactif.
Structures de données : listes, tuples, dictionnaires, ensembles.
Utilisation des fonctions pour organiser le code.
Manipulation de données avec Python :
Chargement de données depuis fichiers CSV et texte.
Nettoyage des données : suppression valeurs manquantes, filtrage.
Utilisation de Pandas pour une analyse efficace.

DAY 3 : Python for data science - Part 1 -

Python et Numpy :

Avoir un niveau de compétence intermédiaire en programmation Python.

Utilisation de la bibliothèque numpy pour créer et manipuler des tableaux

DAY 4 : Python for data science - Part 2 -

Pandas & Data Visualization:

Utilisation du module pandas avec Python pour créer et structurer des données.

Création des des visualisations de données à l'aide de matplotlib et seaborn avec python.

DAY 5 : Introduction à la Science des Données - Part 1 -

Clustering (Clustering) :

Regrouper des données similaires en clusters pour identifier des structures cachées.

DAY 6 : Introduction à la Science des Données - Part 2 -

Association Rules (Règles d'association) :

Identifier des relations intéressantes entre les éléments d'un ensemble de données, souvent utilisé dans l'analyse du panier d'achats.

Classification (Classification) :

Attribuer des catégories à des données en fonction de caractéristiques connues.

Random Forest (Forêt aléatoire) :

Utiliser un ensemble d'arbres de décision pour la classification ou la régression.

Decision Tree (Arbre de décision) :

Utiliser une structure arborescente pour prendre des décisions basées sur des règles conditionnelles.

Naive Bayes (Naïve Bayes) :

Un modèle probabiliste basé sur le théorème de Bayes, couramment utilisé pour la classification, en particulier dans le traitement du langage naturel.

Linear Regression (Régression linéaire) :

Modéliser la relation linéaire entre une variable dépendante et des variables indépendantes pour prédire des valeurs continues.

DAY 7 : Introduction to AI

Introduction à l'Intelligence Artificielle :

Aperçu de l'intelligence artificielle et de ses applications.

Contexte historique et étapes clés de l'IA.

Compréhension des différentes branches de l'IA (par exemple, l'apprentissage automatique, le traitement du langage naturel, la vision par ordinateur).

DAY 8 : Deep Learning and Neural Networks

Apprentissage Profond et Réseaux Neuronaux :

Introduction à l'apprentissage profond et aux réseaux neuronaux.

Architectures de réseaux neuronaux (par exemple, feedforward, convolutionnels, récurrents).

Entraînement de modèles d'apprentissage profond avec des cadres tels que TensorFlow ou PyTorch.

Ce programme est-il adapté à votre profil ?

Ce programme est ouvert aux personnes âgées de 18 ans et plus, ainsi qu'à tous les passionnés de technologie. Il n'est pas nécessaire d'avoir des connaissances préalables en intelligence artificielle pour y participer, car il est conçu pour les débutants qui souhaitent découvrir ce domaine passionnant. a sentence that explains title

Comment puis-je m'inscrire à ce programme?

Pour vous inscrire, il vous suffit de visiter notre site web, de choisir le programme qui vous intéresse et de suivre les étapes d'inscription en ligne, ou contacter directement nos conseillères pédagogiques .

Est-ce que ce programme délivre un certificat à la fin de la formation?

Oui, à la fin de ce programme, vous recevrez un certificat de réussite de l'ITAB Academy, attestant de votre participation et de vos compétences acquises en intelligence artificielle pour débutants.

Quelles sont les perspectives professionnelles après avoir suivi ce programme d'intelligence artificielle?

Ce programme vous prépare à explorer des opportunités dans divers domaines de l'intelligence artificielle, notamment la science des données, l'apprentissage automatique, la vision par ordinateur et le traitement du langage naturel. Les perspectives professionnelles incluent des rôles de data analyst, de développeur d'IA, de chercheur en IA et bien plus encore.

Moulay Youssef Smaili

30. Novembre, 2019.

Ayant suivi la formation Big data & Machine learning durant la dernière session (octobre-novemvre 2019), je tiens à remercier les formateurs Dr Abdoullah et Dr Amine pour la qualité de la formation, leur pédagogie et leur gentillesse. Je vous souhaite une très bonne continuation et à très bientôt inchallah. Youssef.

AK I

20. Octobre, 2019.

Any big data course in itself is interesting, but thanks to a well designed organization of the material, the hands-on labs and moderators able to deliver knowledge and expertise in a shareable mode instead of a I-give/you-take mode, made it excellent. The staff was professionally great in doing exactly what it is suppose to do and with a genuine smile. I thank you for a job well done.

Benjamin Ekia

20. Octobre, 2019.

ITAB Academy centre avec des formateurs au point sur les différentes formations mon expérience au sein de cette établissement était très riche.

alfousseyni.keita.@yahoo.com Keita

20. Octobre, 2019.

Tout d'abord, je dois avouer que le local est très propice pour l'apprentissage. J'ai fait la formation big data et Machine Learning et je dois avouer que le formateur est très compétant et il sait de quoi il parle et cela est largement suffisant.