La formation MACHINE LEARNING - Rabat Agdal et Casa Maârif- Maroc
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Formation: MACHINE LEARNING – Télépresentiel et Présentiel à Rabat Agdal et Casablanca Mâarif
Le métier de Data Scientist est avant tout une vocation, qui se traduit par la pratique de traitement de données de différentes natures, à l’aide d’algorithmes adaptés, afin de répondre à des challenges de décision. Ainsi, au sein d’une équipe Data, vous serez en charge de choisir le modèle le plus performant, parmi une palette d’algorithmes : supervisés, non supervisés ou encore réseaux de neurones profonds (Deep Learning). L’importance de ce type particulier d’algorithmes, réside dans leur pouvoir à permettre à des machines d’agir sans être explicitement programmés et c’est exactement, la maîtrise de ces algorithmes, qui ont permis d’industrialiser des voitures automnes, de tirer profit de la reconnaissance vocale, d’effectuer des recherches Web efficaces et de construire une connaissance considérablement améliorée du génome humain.
Le Machine Learning fait appel en fait, à plusieurs compétences interdisciplinaires, telle que la statistique, l’algèbre linéaire, l’optimisation et l’informatique, pour développer des systèmes automatisés, capables de passer au crible de grands volumes de données, afin de prendre des décisions, tout en minimisant l’intervention humaine. En tant que domaines d’application, le Machine Learning est désormais incroyablement omniprésent, avec des applications allant de l’intelligence d’affaires à la sécurité des pays, de l’analyse des interactions biochimiques à la surveillance structurelle du vieillissement des ponts, etc.
Certification de la formation:
- Certification « Data Science ».
- Possibilité de passer des certifications d’IBM en Science des données.
5,500.00MADAjouter au panier
Session télé-présentielle:
- Dates prévisionnelles: 16, 22-23, 29-30 Juillet 2023.
- Nombre de jours: 10 jours ( 6H/J): 5 jours en ligne et 5 jours télé présentielle.
- Horaire: De 9h00 à 15h00
- Rabat: +212653906825 | +212537681495
- Casablanca: +212777376560 | +212522986758
- Paris: +33780919590
Session Rabat - présentielle:
- Dates prévisionnelles: 22-23, 29-30 Juillet, 05 Août 2023.
- Nombre de jours: 10 jours ( 6H/J); 5 jours en ligne et 5 jours présentielle.
- 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: 16, 22-23, 29-30 Juillet 2023..
- Nombre de jours: 10 jours ( 6H/J); 5 jours en ligne et 5 jours présentielle.
- Horaire: De 9h00 à 15h00
- Lieu : 219, BD Zerktouni Angle BD Roudani, 1er étage, Bureau N°14, Casa Maârif, 0777376560 | 0522986758.
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Ce module de 5 jours en ligne présentera à l'apprenant les bases de l'environnement de programmation python, y compris les techniques de programmation python fondamentales telles que les fonctions lambdas, la lecture et la manipulation de fichiers csv et la bibliothèque numpy. Le cours présentera les techniques de manipulation et de nettoyage des données à l'aide de la populaire bibliothèque de science des données python pandas et présentera l'abstraction de la série et du DataFrame en tant que structures de données centrales pour l'analyse des données. Ce cours couvre également Seaborn et Matplotlib qui sont deux des bibliothèques de visualisation les plus puissantes de Python. À la fin de ce cours, les étudiants seront en mesure de prendre des données tabulaires, de les nettoyer, de les manipuler et d'exécuter des analyses statistiques inférentielles de base. Le module a pour objectifs:
- Maîtriser le language de programmation python.
- La manipulation et l'analyse des données en utilisant la bibliothèque Pandas.
- Manipuler les matrices ou tableaux multidimensionnels en utilisant la bibliothèque Pandas.
- Créer des représentations visuelles en utilisant Seaborn et Matplotlib qui sont deux des bibliothèques de visualisation les plus puissantes de Python.
Ce module de 5 jours vise à présenter les détails nécessaires pour appréhender efficacement le Machine Learning et pour la construction de la connaissance, sur la base des données qui peuvent être de plusieurs natures. Les sujets traités comprennent entre autres :
- Comprendre la théorie de base sous-jacente à la machine apprentissage.
- Être capable de formuler des problèmes d'apprentissage automatique correspondant à différentes applications.
- Comprendre une gamme d'algorithmes d'apprentissage automatique ainsi que leurs forces et leurs faiblesses.
- Être capable d'appliquer des algorithmes d'apprentissage automatique pour résoudre problèmes de complexité moyenne.
- Pour appliquer les algorithmes à un problème réel, optimisez les modèles appris et rendre compte des résultats attendus précision qui peut être obtenue en appliquant les modèles.
- Apprécier l'importance de la visualisation dans les données solution d'analyse
- Appliquer la pensée structurée aux problèmes non structurés
- Comprendre une très large collection de machines algorithmes et problèmes d'apprentissage
- Apprenez des sujets algorithmiques d'apprentissage automatique et mathématiquement suffisamment profond pour introduire les la théorie
- Développer une appréciation de ce qui est impliqué dans apprendre à partir des données
La formation s’appuiera également sur de nombreuses études de cas et applications, de sorte à pouvoir appliquer les algorithmes à de nouveaux problèmes telle que la classification d’un texte.
- Formateur Machine Learning et Statistique: Ingénieur d’Etat et consultant statisticien, lauréat de l’Institut National de Statistique et d’Economie Appliquée (INSEA), le formateur a ainsi un doctorat en Statistique. Notre formateur a plus de 13 ans d’expérience dans le domaine professionnel (secteur privé et public), avec une expertise en matière de traitement et modélisation des données et une bonne connaissance des secteurs économiques. Il est au même temps professeur universitaire à l’université Alakhawayn (AUI). Il a aussi animé plusieurs formations de Machine Learning, dans le cadre de plusieurs groupes de travail et au profit des étudiants universitaires et des grands comptes tel que : Inwi.
Programme détaillé de la formation MACHINE LEARNING & ARTIFICIAL INTELLIGENCE en 05 Jours présentielle et télé-présentielle + 05 jours en ligne
Mot de bienvenue, présentation générale de la formation, des prérequis et des concepts de base sur Le Machine Learning
Le but de la journée est d’introduire les concepts de base de Machine Learning. Les stagiaires auront une idée précise sur les prérequis, sur Data Analytics Lifecycle et les normes et standards en Machine Learning. Ils devront maitriser certaines techniques pour interroger leurs bases de données. Ainsi, ils sauront distinguer plusieurs types de variables et les caractériser, et ils sauront distinguer un problème déterministe et probabiliste. Des mises en situation seront abordées lors de cette première séance. Le programme de la journée se présente ainsi :
- Objectifs et identification des besoins
- Introduction à l’apprentissage automatique
- Supervisé vs non-supervisé vs renforcement
- Application ML et cas d’usages
- Data analytics LifeCycle
- Environement de travail (Python Fundamentals)
- Overview of python
- Set environement
- Code your first script
- Analyse de données avec Pandas.
- Pandas DataFrame et série.
- Importer et exporter des données.
- Filtrer et trancher les données.
- Nettoyer les données.
- Joindre des données.
- Transformer les données.
- Données agrégées.
- Visualisation des données avec Matplotlib et Seaborn.
- Visualiser les relations statistiques avec le nuage de points.
- Visualiser les données catégorielles avec Bar Plot.
- Visualiser la corrélation avec Pair Plot et Heatmap.
- Visualiser les relations linéaires avec régression.
- Analyse des données statistiques.
- Analyse des séries chronologiques.
- Canalisation des données.
- Regrouper par et appliquer des fonctions personnalisées.
- Régression linéaire.
Sujet 2.1 Préparation des données .
Sujet 2.2 Transformation des données.
Sujet 2.3 Visualisation des données.
Sujet 2.4 Analyse des données.
Rubrique 2.5 Analyse avancée des données.
- Introduction à l'apprentissage automatique
- Apprentissages supervisés vs non supervisés
- Applications d'apprentissage automatique et études de cas
- Qu'est-ce que Scikit Learn ?
- Installation de Scikit-Learn
- Qu'est-ce que la classification ?
- Algorithmes de classification
- Flux de travail de classement
- Matrice de confusion
- Métriques de classification binaire
- ROC et AUC
- Qu'est-ce que la régression ?
- Algorithmes de régression
- Flux de travail de régression
- Métriques de régression
- Surajustement et régularisations
- Qu'est-ce que le regroupement ?
- Regroupement K-Means
- Analyse des silhouettes
- Dendrogramme et regroupement hiérarchique
- Malédiction du problème de dimensionnalité
- Qu'est-ce que l'analyse en composantes principales (ACP) ?
- Réduction des fonctionnalités avec PCA
Rubrique 3.1 Présentation de l'apprentissage automatique et de Scikit Learn
Sujet 3.2 Classement
Sujet 3.3 Régression
Rubrique 3.4 Regroupement
Sujet 3.5 Analyse en composantes principales
- Reprise classification
- Classification en détail
- Présentation du cas d’usage
- Application du LifeCycle
- Préparation de la data
- Analyse exploratoire
- Modélisation : Machine Learning
- Déploiement
- Reprise prédiction
- Prédiction en détail
- Présentation du cas d’usage
- Application du LifeCycle
- Préparation de la data
- Analyse exploratoire
- Modélisation : Machine Learning
- Déploiement
Programme détaillé du Python for datascience - en ligne - 5 jours
Python part 1
L'objectif de cette partie est d'avoir un niveau de compétence intermédiaire en programmation Python. Ca couvre les modules suivants:
- Introduction
- Why Python?
- HELLO WORLD
- INDENTATION
- VARIABLES
- DATA TYPES
- NUMBERS
- CASTING
- STRINGS
- BOOLEAN
- LISTS
- TUPLES
- Set
- Dictionaries
Python part 2
L'objectif de cette partie est d'avoir un niveau de compétence intermédiaire en programmation Python. Ca couvre les modules suivants:
- If … Else
- Loops
- Functions
- Lambda Functions
- Array
- Classes/Objects
- Inheritance
- Iterators
- Scope
- Modules
- Datetime
- JSON
- RegEx
- PIP
- Try … Except
- User Input
- String Formating
Numpy
Ce module couvre l'utilisation de la bibliothèque numpy pour créer et manipuler des tableaux.
- Introduction
- Creating arrays
- Lab 1 – Creating array
- NumPy Array Indexing
- Array Slicing
- Lab 2 – Array Slicing
- Data Types
- Lab 3 – Data Type
- Array Shape
- Array Reshape
- Lab 4 – Array reshape
- Array Iterating
- Lab 5 – Array iterating
- Joining Array
- Lab 6 – Joining array
- Splitting Array
- Lab 7 – Splitting array
- Searching Arrays
- Lab 8 – Searching array
- Sorting Arrays
- Lab 9 – Sorting array
- Filter Array
- Random Numbers
- Lab 10 – Random number
Pandas
Ce module couvre l'utilisation du module pandas avec Python pour créer et structurer des données.
- Introduction
- Creating Data
- Lab 1 – Creating data
- Naive accessors
- Indexing in Pandas
- Lab 2 – Indexing
- Summary Functions and Maps
- Lab 3 – Summary Functions and Maps
- Grouping and Sorting
- Lab 4 – Grouping and Sorting
- Data Types & Missing Values
- Lab 5 – Data Types & Missing Values
- Renaming and Combining
Data Visualization
Ce module couvre la création des des visualisations de données à l'aide de matplotlib et seaborn avec python.
- Introduction
- Line chart
- Lab 1 – Line Charts - Los Angeles City Museums
- Bar chart & Heatmap
- Lab 2 – Bar chart & Heatmap
- Scatter Plots
- Lab 3 – Scatter plots
- Distributions
- Lab 4 – Distributions
- Pairplot
- Boxplot
FAQs
Le métier de Data Scientist est avant tout une vocation, qui se traduit par la pratique de traitement de données de différentes natures, à l’aide d’algorithmes adaptés, afin de répondre à des challenges de décision. Ainsi, au sein d’une équipe Data, vous serez en charge de choisir le modèle le plus performant, parmi une palette d’algorithmes : supervisés, non supervisés ou encore réseaux de neurones profonds (Deep Learning). L’importance de ce type particulier d’algorithmes, réside dans leur pouvoir à permettre à des machines d’agir sans être explicitement programmés et c’est exactement, la maîtrise de ces algorithmes, qui ont permis d’industrialiser des voitures automnes, de tirer profit de la reconnaissance vocale, d’effectuer des recherches Web efficaces et de construire une connaissance considérablement améliorée du génome humain.
Le Machine Learning fait appel en fait, à plusieurs compétences interdisciplinaires, telle que la statistique, l’algèbre linéaire, l’optimisation et l’informatique, pour développer des systèmes automatisés, capables de passer au crible de grands volumes de données, afin de prendre des décisions, tout en minimisant l’intervention humaine. En tant que domaines d’application, le Machine Learning est désormais incroyablement omniprésent, avec des applications allant de l’intelligence d’affaires à la sécurité des pays, de l’analyse des interactions biochimiques à la surveillance structurelle du vieillissement des ponts, etc.
Dans le même ordre d’idées, les responsables de cette formation ont conçu le mini master Machine Learning, afin de faire bénéficier les stagiaires d’une formation complète et qui répond aux standards internationaux. Le premier résultat escompté est de bien vous outiller, afin de maîtriser les techniques de Machine Learning les plus efficaces, dans l’objectif d’exercer à les mettre en œuvre et à les faire fonctionner par vous-même. Plus important encore, vous découvrirez non seulement les fondements théoriques de l’apprentissage, mais vous acquerrez également le savoir-faire pratique nécessaire pour appliquer efficacement les techniques présentées, à de nouveaux problèmes dans le cadre des situations réelles.
Ensuite, la formation vise à présenter les détails nécessaires pour appréhender efficacement le Machine Learning et pour la construction de la connaissance, sur la base des données qui peuvent être de plusieurs natures. Les sujets traités comprennent entre autres :
- L’apprentissage supervisé (algorithmes paramétriques/non paramétriques) ;
- L’apprentissage non supervisé (clustering, réduction de la dimension, systèmes de recommandation) ;
- Les bonnes pratiques en Machine Learning (théorie de biais/variance, processus d’innovation et IA).
La formation s’appuiera également sur de nombreuses études de cas et applications, de sorte à pouvoir appliquer les algorithmes à de nouveaux problèmes telle que la classification d’un texte.
- Développer une idée claire de ce qu’implique l’apprentissage des modèles à partir des données ;
- Maitriser les concepts d’une grande variété d’algorithmes de Machine Learning ;
- Modéliser des données classiques et complexes et appliquer les algorithmes à un problème réel ;
- Extraire de la connaissance sur la base des algorithmes et résultats issus de vos données ;
- Etre capable d’évaluer les modèles générés à partir des données ;
- Choisir entre plusieurs approches et entrainer des modèles ;
- Optimiser les modèles en prenant compte des résultats escomptés (précision, fiabilité, exactitude, etc.).
Le marché de l'analyse Big Data est en croissance à travers le monde et ce modèle de croissance forte se traduit par une excellente opportunité pour tous les professionnels de l'informatique. Les responsables du recrutement recherchent des professionnels certifiés Big Data Hadoop et Spark. Notre formation à la certification Big Data et Hadoop et Spark vous aide à saisir cette opportunité et à accélérer votre carrière. Notre cours Big Data Hadoop et Spark peut être suivi par des professionnels comme par des novices. Il est le mieux adapté pour:
- Passionnés de Big Data
- Développeurs logiciels, chefs de projet
- Architectes logiciels
- Consultant BI
- Ingénieurs de données
- Data Analyst
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- Diplômés cherchant à construire une carrière dans le domaine du Big Data
Comme vous le savez, de nos jours, de nombreuses organisations manifestent de l'intérêt pour le Big Data et adoptent Hadoop et Spark dans le cadre de leur stratégie de solution, la demande d'emplois dans le Big Data et Spark augmente rapidement. Il est donc grand temps de poursuivre votre carrière dans le domaine du Big Data et de l'analyse avec notre formation qui prépare à la certification Hadoop et Spark avec Python et Scala.
Il n'y a pas de tels prérequis pour la formation Mini Master Machine Learning ou data science avec R, Scikit Learn avec Python et Spark avec Python ou Scala. Cependant, une connaissance préalable de la programmation, Statistique sera utile mais n'est pas obligatoire. De plus, pour parfaire vos compétences, Itabacademy propose le cours gratuit "python for data science" à suivre à votre rythme lorsque vous vous inscrivez au cours Mini Master Machine Learning ou data science avec R, Scikit Learn avec Python et Spark avec Python ou Scala.
![CERTIFICATE OF COMPLETION MMML CERTIFICATE OF COMPLETION MMML](https://itabacademy.com/wp-content/uploads/2022/09/CERTIFICATE-OF-COMPLETION-MMML-scaled.jpg)
Ce que nos clients disent de nous
![Moulay Youssef Smaili](https://lh6.googleusercontent.com/-3ihPE1Zn6tM/AAAAAAAAAAI/AAAAAAAAAAA/-OrkepGAHTs/c-rp-mo-br100/photo.jpg)
![AK I](https://lh4.googleusercontent.com/-lBoXsSLDICA/AAAAAAAAAAI/AAAAAAAAAAA/I6iFD65_96g/c-rp-mo-br100/photo.jpg)
![Benjamin Ekia](https://lh4.googleusercontent.com/-YvZqXTZJFpI/AAAAAAAAAAI/AAAAAAAAAAA/tHi2ywLztNc/c-rp-mo-br100/photo.jpg)
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Quelques références
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