Nos formations en Data & IA

Cette formation a pour objectif de découvrir les concepts fondamentaux de la Data Science.

Objectifs :

• Formuler les principales définitions
• Expérimenter les différents algorithmes et expliquer leur cas d’utilisation
• Décrire les étapes clé d’un projet de Data Science

Compétences développées :

• Manipuler des algorithmes de machine learning
• Déconstruire le cycle de vie d’un projet de machine learning

Modalités :

• Prérequis : Avoir des notions en statistiques et mathématiques
• Durée : 2 jours (soit 14 heures)
• Répartition : 100% Présentation

Cette formation est une introduction à la Générative IA et un décryptage des projets Gen Al pour les non-développeurs, incluant les étapes clés et les risques éthiques.

Objectifs :

• Comprendre les concepts clé de l’intelligence artificielle générative
• Décrypter un projet Gen AI pour comprendre les phases de développement et les compétences ou profils qui interviennent à chaque étape.
• Découvrir des cas pratiques d’application de la génération de texte et d’images

Compétences développées :

• Compréhension des fondamentaux de l’Intelligence Artificielle Générative
• Maîtrise des outils et des techniques pour la génération de texte et d’images
• Comprendre les transformers, le prompt engineering, le fine-tuning
• Connaître des cas d’applications pratiques

Modalités :

• Prérequis : Connaissance en informatique, IA et Python recommandée. Aucune expérience spécifique en génération de texte ou d’images requise.
• Durée : 0,5 jour (soit 3,5 heures)
• Répartition : 60% Présentation / 40% Manipultation & Travaux Pratiques

Cette formation est un vue d’ensemble des acteurs, des Transformers et modèles de diffusion stable ainsi que des techniques telles que le prompt engineering, le RAG, le fine-tuning.

Objectifs :

• Approfondissement des concepts clé de l’intelligence artificielle générative comme les notions de Transformer.
• Réalisation de cas pratiques d’application de la génération de texte et d’images

Compétences développées : 

• Maîtrise de l’Intelligence Artificielle Générative,
• Maîtrise des outils et des techniques pour la génération de texte et d’images,
• Comprendre les modèles de type Transformers, optimiser ses prompts et maîtriser, le le fine-tuning de modèles génératifs,
• Connaître des cas d’applications pratiques.

Modalités :

• Prérequis : Connaissance en informatique, IA et Python recommandée. Aucune expérience spécifique en génération de texte ou d’images requise.
• Durée : 1 jour (soit 7 heures)
• Répartition : 60% Présentation / 40% Manipultation & Travaux Pratiques

Cette formation permet de découvrir les concepts fondamentaux des moteurs de calculs.

Objectifs :

• Découvrir les concepts fondamentaux du Big Data sous Hadoop,
• Formuler les concepts clé sur lesquels reposent la technologie Hadoop,
• Découvrir la solution Hive, les entrepôts de données stockées sous HDFS, permettant de requêter de très grands volumes de données rapidement grâce à un langage très proche du SQL,
• Découvrir le moteur Spark, framework de calcul distribué permettant de développer des applications performantes sur de très gros volumes de données

Compétences développées :

• Découvrir Hadoop,
• Développer des requêtes HiveSQL,
• Développer des scripts PySpark pour manager des données

Modalités :

• Prérequis : Avoir des notions en programmation Python, SQL et en système UNIX
• Durée : 2 jours (soit 14 heures)
• Répartition : 60% Présentation / 40% Manipultation & Travaux Pratiques

Cette formation a pour objectif de maîtriser les bases du langage Python (boucles, fonctions, objets).

Objectifs :

• Manipuler les chaînes de caractères,
• Manipuler les listes et les dictionnaires,
• Utiliser les structures de contrôle (if, for, …),
• Utiliser les fonctions,
• Mettre en place des pipelines de transformations de données,
• Créer des graphiques.

Compétences développées :

• Développer des scripts de bases en Python à l’aide d’objets standard et de pipelines.

Modalités :

• Prérequis : Aucun
• Durée : 1 jour (soit 7 heures)
• Répartition : 60% Présentation / 40% Manipultation & Travaux Pratiques

Cette formation a pour objectif d’introduire à la POO, la création de webapps et aux bonnes pratiques de gestion des environnements, des exceptions Python

Objectifs :

• Gérer l’environnement Python,
• Importer des packages,
• Traiter les dates, les exceptions et le parsing,
• Utiliser les objets,
• Créer une interface Web

Compétences développées :

• Développer des scripts python en connaissant et en utilisant les bonnes pratiques de développement.

Modalités :

• Prérequis : Suivre la formation Initiation Python ou avoir les compétences de celle-ci
• Durée : 1 jour (soit 7 heures)
• Répartition : 60% Présentation / 40% Manipultation & Travaux Pratiques

Cette formation a pour objectif de maîtriser les différentes méthodes de la librairie pandas.

Objectifs :

• Utiliser la librairie numpy,
• Maîtriser les différentes méthodes de la librairie pandas pour le Data Management en manipulant l’objet DataFrame (tableaux structurés).

Compétences développées :

• Développer des scripts de bases en Python à l’aide d’objets standard et de pipelines.

Modalités :

• Prérequis : Suivre la formation Initiation Python ou avoir les compétences de celle-ci
• Durée : 1 jour (soit 7 heures)
• Répartition : 60% Présentation / 40% Manipultation & Travaux Pratiques

Cette formation a pour objectif de faire découvrir les modules dédiés au ML et apprendre à développer des modèles de Data Science.

Objectifs :

• Découvrir le module scikit-learn,
• Développer des modèles de Data Science tels que les Random Forest et/ou Gradient Boosting,
• Apprendre à faire du préprocessing,
• Découvrir les algorithmes de régression,
• Découvrir les algorithmes de classification,
• Découvrir la cross validation,
• Découvrir les modèles non supervisés,
• Découvrir les pipelines,
• Découvrir la sauvegarde des modèles.

Compétences développées :

• Développer des scripts Python pour la mise en place de pipelines de machine learning

Modalités :

• Prérequis : Suivre la formation Initiation à Python pour le Data Management ou avoir les compétences de celle-ci
• Durée : 1 jour (soit 7 heures)
• Répartition : 60% Présentation / 40% Manipultation & Travaux Pratiques

Cette formation a pour objectif de découvrir les différentes méthodes de moteurs de recommandations et leur implémentation en Python

Objectifs :

• Formuler les principes théoriques des moteurs de recommandation,
• Les mettre en pratique sur Python grâce à scikit-learn ou des packages spécialisés.

Compétences développées :

• Mieux comprendre le fonctionnement des moteurs de recommandation et les données utilisées
• Implémenter des modèles de recommandation en Python

Modalités :

• Prérequis : Suivre les formations Initiation à Python pour le Data Management ou Machine Learning avec Python, ou avoir les compétences d’une de celles-ci
• Durée : 1 jour (soit 7 heures)
• Répartition : 60% Présentation / 40% Manipultation & Travaux Pratiques

Cette formation a pour objectif de découvrir les principales fonctionnalités de l’outil.

Objectifs :

• Découvrir les possiblités de Data Management, Data Visualisation et modélisation,
• Utiliser les recipes visuelles,
• Manipuler des données (filtres, jointures, agrégations),
• Concevoir des graphiques.

Compétences développées :

• Prise en main de la plateforme Dataiku,
• Gérer le nettoyage des données,
• Réaliser des graphiques de Datavisualisation.

Modalités :

• Prérequis : Aucun
• Durée : 0,5 jour (soit 4 heures)
• Répartition : 55% Présentation / 45% Manipultation & Travaux Pratiques

Cette formation a pour objectif de découvrir les outils visuels de création d’une pipeline de Machine Learning.

Objectifs :

• Découvrir les outils visuels de Dataiku pour choisir, créer, interpréter et déployer des modèles de machine learning.

Compétences développées :

• Créer et déployer des modèles prédictifs.

 

Modalités :

• Prérequis : Suivre la formation Core Designer ou avoir les compétences de celle-ci
• Durée : 0,5 jour (soit 4 heures)
• Répartition : 55% Présentation / 45% Manipultation & Travaux Pratiques

Cette formation a pour objectif de découvrir les fonctionnalités visuelles avancées.

Objectifs :

• Utiliser les recipes et plugins,
• Découvrir les best practices pour concevoir un projet Dataiku.

Compétences développées :

• Utiliser des fonctionnalités avancées de Dataiku

Modalités :

• Prérequis : Suivre la formation Core Designer ou avoir les compétences de celle-ci
• Durée : 0,5 jour (soit 4 heures)
• Répartition : 55% Présentation / 45% Manipultation & Travaux Pratiques

Cette formation a pour objectif d’apprendre à utiliser du code R et Python dans Dataiku

Objectifs :

• Développer et utiliser du code R ou Python dans DSS à l’aide des notebooks,
• Découvrir les bonnes pratiques de développement.

Compétences développées :

• Implémenter du code sous Dataiku.

Modalités :

• Prérequis :
  • Suivre la formation Core Designer ou avoir les compétences de celle-ci
  • Avoir des notions en programmation Python, R et SQL
• Durée : 0,5 jour (soit 4 heures)
• Répartition : 55% Présentation / 45% Manipultation & Travaux Pratiques

Partie 1 : Preparing for production >> Cette formation a pour objectif de déployer en production des produits data

Objectifs :

• Identifier les techniques de refactorisation (notamment partitionnement) et de documentation du projet à effectuer avant le déploiement en production,
• Mettre en place des scenarios en utilisant les recipes visuelles, les déclencheurs, et reportings pour automatiser l’enrichissement de données et le réapprentissage de modèle,
• Mettre en place de contrôles de qualité de données.

Compétences développées :

• Documenter son projet avant mise en production,
• Préparer sa mise en production (partitionnement, ordonnancement…).

Modalités :

• Prérequis : Suivre les formations ML Practitioner et Advanced Designer ou avoir les compétences de celles-ci
• Durée : 0,5 jour (soit 4 heures)
• Répartition : 55% Présentation / 45% Manipultation & Travaux Pratiques

Partie 2 : Production deployment >> Cette formation a pour objectif de déployer en production des produits data

Objectifs :

• Découvrir comment les node Dataiku sont utilisés ensemble pour produire un projet,
• Développer un cas pratique de déploiement de projet de bout en bout à l’aide d’une API et d’un Automation node.

Compétences développées :

• Déployer et industrialiser des modèles de machine learning dans Dataiku,
• Utiliser l’API Node et l’Automation Node

Modalités :

• Prérequis : Suivre les formations ML Practitioner et Advanced Designer ou avoir les compétences de celles-ci
• Durée : 0,5 jour (soit 4 heures)
• Répartition : 55% Présentation / 45% Manipultation & Travaux Pratiques

Cette formation a pour objectif d’explorer l’architecture de Dataiku selon vos besoins.

Objectifs :

• Découvrir comment fonctionne l’architecture de Dataiku,
• Et/ou manager la sécurité de la plateforme,
• Et/ou résoudre les différents problèmes fréquemment rencontrés.

Compétences développées

• Gérer l’administration de la plateforme Dataiku,
• Et/ou gérer les profils,
• Et/ou manager la sécurité et les ressources

Modalités :

• Prérequis :
  • Suivre la formation Core Designer ou avoir les compétences de celle-ci
  • Avoir une expérience d’administration de logiciels en entreprise
• Durée : 1 à 2 jours (soit 7 à 14 heures)
• Répartition : 60% Présentation / 40% Manipultation & Travaux Pratiques

Formation INITIATION >> Cette formation a pour objectif de découvrir les fonctionnalités de Tableau.

Objectifs :

• Créer un modèle de données,
• Visualiser les données,
• Analyser les données,
• Partager ses reports/Dashboard.

Compétences développées :

• Utiliser les principales fonctionnalités offertes par l’outil : Data Management, Data Visualisation et modélisation,
• Manipuler les recipes visuelles,
• Réaliser des graphiques.

Modalités :

• Prérequis : Aucun prérequis
• Durée : 2 jours (soit 14 heures) + 1 jour Hackathon (soit 7 heures)
• Répartition : 60% Présentation / 40% Manipultation & Travaux Pratiques

Formation AVANCEE >> Cette formation a pour objectif d’approfondir les fonctionnalités de Tableau

Objectifs :

• Approfondir les connaissances de Tableau,
• Personnaliser ses visualisations à l’aide d’URL (images et actions),
• Personnaliser ses visualisations à l’aide d’images stockées en local,
• Créer des visualisations en entonnoir (tunnel de transformation),
• Calculer des KPIs YTD/MTD avec des comparaisons en N-X/M-X.

Compétences développées :

• Rendre intéractive ses visualisations à l’aide d’URL,
• Utilisation avancée des fonctions,
• Utilisation avancée des paramètres,
• Mise en application concrètes des fonctionnalités de Tableau avec des cas d’usage applicables dans n’importe quelle entreprise.

Modalités :

• Prérequis : Avoir assisté à la formation initiation à Tableau ou avoir les compétences développées à cette formation
• Durée : 1 jour (soit 7 heures)
• Répartition : 40% Présentation / 60% Manipultation & Travaux Pratiques

Cette formation a pour objectif de découvrir les principales fonctionnalités de l’outil.

Objectifs :

• Découvrir les principales librairies modernes,
• Manipuler des données avec R,
• Entraîner des modèles de machine learning grâce au logiciel R

Compétences développées :

• Faire du Data Management,
• Entraîner des modèles de machine learning,
• Mettre en place des démarches de Data Science.

Modalités :

• Prérequis : Avoir des notions en développement informatique ainsi qu’en manipulation de données
• Durée : 3 jours (soit 21 heures)
• Répartition : 60% Présentation / 40% Manipultation & Travaux Pratiques

INITIATION FONDAMENTAUX >> Cette formation a pour objectif de se familiariser avec la syntaxe et les concepts fondamentaux de la programmation

Objectifs :

• Découvrir les environnements de travail SAS,
• Formuler la syntaxe et les concepts fondamentaux de la programmation,
• Charger et transformer des données avec l’étape DATA,
• Transformer des données à l’aide des procédures PROC,
• Ecrire des requêtes SQL dans SAS.

Compétences développées :

• Développer des programmes SAS grâce aux fonctionnalités de base,
• Créer et modifier des tables de données, les étudier et générer des rapports
  Utiliser du SQL dans SAS.

Modalités :

• Prérequis : Avoir des notions en programmation mais aucune expérience sur SAS n’est requise
• Durée : 3 jours (soit 21 heures)
• Répartition : 60% Présentation / 40% Manipultation & Travaux Pratiques

VIYA – SAS Programming >> Cette formation a pour objectif de se familiariser avec les concepts et techniques de base de la programmation sous VIYA

Objectifs :

• Découvrir les concepts et environnements de SAS VIYA,
• Communiquer les techniques de base de la programmation sous VIYA,
• Réaliser des manipulations simples telles que :
  • Créer ou charger une table,
  • Manipuler une table,
  • Sauvegarder et promouvoir une table.

Compétences développées :

• Se familiariser avec les concepts et techniques de base de la programmation sous VIYA,
• Créer des données et les étudier

Modalités :

• Prérequis : Suivre la formation Initiation à SAS ou avoir des compétences en SQL, SAS Base et SAS macro
• Durée : 1 jour (soit 7 heures)
• Répartition : 50% Présentation / 50% Manipultation & Travaux Pratiques

VIYA – Visual Analytics >> Cette formation a pour objectif d’introduire la préparation de données, l’exploration des données et la création de rapports

Objectifs :

• Découvrir la page d’accueil,
• Visualiser et naviguer dans un rapport avec le Viewer,
• Accéder aux données,
• Préparer les données avec SAS Data Studio,
• Explorer et analyser les données avec SAS Visual Analytics,
• Créer des rapports interactifs à l’aide de SAS Visual Analytics.

Compétences développées :

• Préparer et explorer les données,
• Créer des rapports.

Modalités :

• Prérequis : Aucun prérequis
• Durée : 2 jours (soit 14 heures))
• Répartition : 50% Présentation / 50% Manipultation & Travaux Pratiques

Cette formation a pour objectif de découvrir les principales fonctionnalités de l’outil.

Objectifs :

• Apprentissage des bases de Google Analytics 4,
• Configuration et collecte des données de navigation,
• Analyse du comportement des utilisateurs et conclusions,
• Compréhension du plan de marquage pour une collecte efficace.

Compétences développées :

• Configuration, utilisation et analyse de données comportementales Google Analytics.

Modalités :

• Prérequis : Connaissances Marketing Digitales
• Durée : 1 jour (soit 7 heures)
• Répartition : 90% Présentation / 10% Manipultation & Travaux Pratiques

Cette formation a pour objectif de découvrir les principales fonctionnalités de l’outil.

Objectifs :

• Administration de l’outil,
• Mise en place de plans de marquage Analytics,
• Gestion des balises de marquage et maintien du plan de marquage.

Compétences développées :

• Configuration et exploitation de Google Tag Manager pour le déploiement de tags digital (Analytics, Media…)

Modalités :

• Prérequis : Des bases de compréhensions des Tag Management System
• Durée : 1 jour (soit 7 heures)
• Répartition : 90% Présentation / 10% Manipultation & Travaux Pratiques

Cette formation a pour objectif de comprendre les enjeux climatiques d’aujourd’hui à travers une activité ludique

Objectifs :

• Associer les cartes entre elles pour comprendre les liens de causes à effets des éléments entrant dans le changement climatique,
• Expliquer les cartes pour identifier les causes et les conséquences du dérèglement climatique,
• Participer aux différentes étapes de la fresque.

Compétences développées

• Résumer l’essentiel des enjeux climatiques pour passer à l’action,
• Relier les causes aux effets des éléments entrant dans le changement climatique.

Modalités :

• Prérequis : Aucun prérequis
• Durée : 0.5 jours (soit 3 heures)
• Répartition : 60% Présentation / 40% Manipultation & Travaux Pratiques

Cette formation a pour objectif de sensibiliser et former aux enjeux environnementaux du numérique.

Objectifs :

• Associer les cartes entre elles pour comprendre les liens d’implications entre les éléments constituant « le numérique »,
• Expliquer les cartes pour identifier les causes et les conséquences du dérèglement climatique,
• Participer aux différentes étapes de la fresque afin de les sensibiliser au changement climatique.

Compétences développées

• L’atelier collaboratif « la Fresque du Numérique » permet de comprendre l’essentiel des enjeux environnementaux liés au numérique et comment passer à l’action,
• Compréhension des liens d’implications entre les éléments constituant « le numérique »,
• Réflexion sur les actions possibles.

Modalités :

• Prérequis : Aucun prérequis
• Durée : 0.5 jours (soit 3 heures)
• Répartition : 60% Présentation / 40% Manipultation & Travaux Pratiques