Science des données: démystification, programmation et exploitation | TECHNOCompétences

Science des données: démystification, programmation et exploitation

Plan de cours

Cours 1 – La science des données : approches et langages

Jour 1

8h30 -12H– Démystifier la science des données

  1. Introduction à la science des données
  2. Du data mining au Big Data Analytique
  3. Applications de la science des données
  4. Le Machine Learning au service de la science des données

13h -16h30 – Outils et langages de programmation pour la science des données

  1. Présentation et installation d’outils
  2. Langage R : Modules et environnement
  3. Langage Python : Modules et environnement

Jour 2

8h30 -12h – Approches de la science des données

  1. Introduction aux approches supervisées
  2. Pratique d’approches supervisées

13h - 16h30 – Pratiques du Machine Learning

  1. Introduction aux approches non supervisées
  2. Pratique d’approches non supervisées

Cours 2 – Approches avancées de la science des données

Jour 3

8h30 - 12h – La régression et ses variantes

  1. Présentation des algorithmes de régression
  2. Évaluation et mesure
  3. Cas d’étude pour l’application des algorithmes

13h - 16h30 – Classification

  1. Présentation des algorithmes de classification
  2. Évaluation et mesure
  3. Cas d’étude pour l’application des algorithmes

Jour 4

8h30 - 12h – Le clustering

  1. Présentation des algorithmes de clustering
  2. Évaluation et mesure
  3. Cas d’étude pour l’application des algorithmes

13h - 16h30 – Système de recommandation

  1. Présentation des systèmes de recommandation
  2. Recommandation collaborative vs recommandation basée sur le contenu
  3. Construire un système de recommandation

Nesrine Zemirli

Nesrine Zemirli PhD offre des services de conseil et de formation aux entreprises en science des données, en intelligence artificielle et en Big Data.

Avec plus de 15 années d’expériences professionnelles, elle a exercé diverses fonctions de spécialiste en science des données, en enseignement et en recherche, tant dans des institutions publiques que privées. Forte de son parcours international, Nesrine a acquis une expertise dans la formation des technologies de pointes (Machine Learning, Système de recommandation, Big Data) et a su développer une approche de formation proactive adaptée aux professionnels.

Elle a obtenu son doctorat en informatique à l’université Paul Sabatier Toulouse 3 en France. Elle est également titulaire d’un master professionnel en gestion de projets technologiques de l’université Toulouse – Jean Jaurès en France.

Hafed Benteftifa

Hafed Benteftifa enseigne les techniques informatiques, tant dans les institutions publiques que privées. Titulaire d'une maitrise et d'un doctorat en génie, il se spécialise actuellement dans le traitement et l'exploitation des données.

Parmi la série de cours récemment enseignés, ceux portant sur la science des données, le traitement massif de données ainsi que ceux portant sur l'internet des objets, rencontrent un intérêt particulier.

En plus de ses activités d'enseignement et de formation, il participe également à l'élaboration de nouveaux programmes d'enseignement en relation avec les avancées technologiques dans le domaine de la collecte et du traitement de données.