Data Science Power BI
Prix : 1 200€
par Mype
Obtenez une formation Data Science Power BI avec de vrais spécialistes outil certifiés par Microsoft
Découvrez un maximum de cas d'usage de Power BI tirés directement des missions en tant que consultants réalisées par les instructeurs de Mype et posez toutes les questions que vous voulez !
📅 3 jours
📚 classe virtuelle ou en présentiel
💶 1 200€
Cet Organisme de Formation est certifié Qualiopi, vous pouvez également faire financer ce programme par votre entreprise ou par pôle-emploi.
Contactez-nous si vous avez besoin d'aide.
Vous pouvez également nous contacter au 06 30 90 99 06.
MYPE
Utiliser les algorithmes de data science tels que K-means.
Maîtriser l'analyse de sentiment dans Power BI.
Gérer la prédiction dans Power BI.
Augustin de la Fouchardiere
Niveau 1 - Introduction à la data science et au machine learning
1/ Quelques définitions : intelligence artificielle, deep learning, machine learning, data science, statistiques, big data.
2/ Positionnement par rapport au BI.
3/ Les deux grandes familles en machine learning : supervisé et non supervisé.
4/ Des exemples d’utilisation.
5/ L’importance des données : nature des données, la quantité, la qualité.
6/ L’importance de l’évaluation d’un modèle : métrique d’évaluation et principe de séparation de l’échantillon de données.
7/ Quelques exemples d’algorithmes.
8/ Les logiciels disponibles.
Niveau 2 - Le workflow machine learning
1/ Importation des données : téléchargement direct sur site, API, requête dans une base de données et les différents formats de données : xls(x), csv, json, xml, html, sqlite, format access, format sérialisé pour langage de programmation R ou Python.
2/ Nettoyage des données : vérification du type de chaque colonne, traitement des valeurs manquantes et contrôle de la qualité des données.
3/ Exploration des données : statistiques descriptives de bases (nombre, minimum, maximum, valeur moyenne, médiane, variance, écart-type, quantiles, valeurs extrêmes, nombre de valeurs manquantes) et visualisation des données : variable par variable, deux variables ensembles, trois ou plus variables ensemble, corrélation entre variables.
4/ Feature engineering : à partir d’une datetime : jour de la semaine, mois, année, tranche horaire, regroupement de modalités (pour des variables catégorielles) et transformation pour des variables numériques : différence, logarithme, agrégation, valeur retardées.
5/ Choix et entraînement des algorithmes : sélection du modèle approprié en fonction du type de problème: classification, régression, clustering et stratégie propre à l’apprentissage supervisé (split train test), cross-validation.
6/ Contrôle et interprétation des résultats : interprétation du résultat du processus d’apprentissage (les “sorties”), analyse des prédiction du modèle pour de l’apprentissage supervisé et de l’impact de chacune des variables, analyse des clusters pour de l’apprentissage non supervisé et recours possible à la visualisation pour un meilleur contrôle des résultats.
Niveau 3 - Applications avec Power BI
1/ Possibilité avec Power BI et autres services Microsoft : avantages de Power BI : exploration de données facile et rapide, visualisations élégantes, et facilité de communication des résultats et inconvénients : écosystème data science peu développé.
2/ Application de l’apprentissage supervisé : Prédiction du prix des appartements AirBNB.
3/ Application du clustering : segmentation de population / base de clients.
4/ Application de la classification : Prédiction du défaut pour les détenteurs de carte bleu.
Un apprentissage communautaire
Mype est présent au Datadock, et à ce titre leurs formations peuvent être prises en charge par les financeurs (OPCO, Fongecif, etc.) Cela ne représente donc aucun euro à verser par votre entreprise !
Leurs formations peuvent également être financées par le dispositif d'Etat FNE.
Si vous êtes demandeur d'emploi, Pôle Emploi peut prendre en charge votre formation, n'hésitez pas à nous contacter par rapport à cela.
Vos formations individuelles peuvent désormais être financées par votre compte CPF (Compte Personnel Formation). Contactez-nous !
Les formations en présentiel ont lieu chez HUBSY (un partenaire) dans des endroits faciles d'accès, au centre de Paris (Opéra, Sentier, Bastille, Montparnasse), dans des salles tout équipées et confortables. La consommation de café, thé, et autres boissons est gratuite et sans limitation particulière.
Mype peut également organiser les formations dans vos locaux, sans surcoût si votre entreprise est située à Paris ou en proche banlieue.
En cas de déplacement en province, nous ils appliquerons des frais minimaux qui ne visent qu'à couvrir le train et l'hôtel, rien de plus.
Cela dépend !
Mype a déjà organisé des formations à la fois individuelles et pour des groupes de 40 étudiants.
En général, ils préfèrent limiter les formations à 4 participants, plus l'insctructeur.
Il est nécessaire d'avoir un PC sous Windows 7 ou Windows 10.
Il est également nécessaire d'avoir installé Power BI Desktop.
MYPE peut, sur demande, prêter ses PC pour un surcoût de 20 euros HT par PC et par jour. (Il seront récupérés chaque soir par l'instructeur).
Oui, tout à fait. La formation est ouverte aux débutants.
Vous êtes accompagnés dans votre perfectionnement jusqu'au bout.
La formation Data Science est actuellement à 600 euros par jour et par apprenant.
Celles-ci sont exonérées de TVA en vertu de l'article 261 4.4 du Code Général des Impôts.
Si vous êtes une entreprise, des dégressifs peuvent être appliqués en fonction du programme et du nombre de participants.
Contactez-nous !
Si vous êtes en situation de handicap, vous pouvez être amené à avoir besoin d’un accompagnement spécifique ou d’une aide adaptée.
Afin d‘organiser votre venue dans les meilleures conditions et de s"assurer que les moyens de la prestation de formation peuvent être adaptés à vos besoins spécifiques, vous pouvez contacter Mype.
Les supports sont édités en PDF ou en vidéo selon votre profil.
Mype reçoit ses apprenants dans des espaces habilités à recevoir des personnes en situation de handicap moteur.