Faites parler vos données en utilisant Python et le Machine Learning

par Emil


Apprenez à utiliser l'intelligence artificielle pour approfondir vos analyses et prédire le futur !

Gagnez en efficacité en manipulant vos données avec Python

Marre des limitations d’Excel ? Besoin de plus de flexibilité et de puissance ? Python est LE langage pour la manipulation de données. Apprenez à récupérer, filtrer, joindre, concaténer ou transformer des données sans limitation grâce à sa librairie Pandas et l’interface Jupyter.

Faites parler la data grâce aux nombreuses librairies de visualisation

Trouvez les insights dans vos données en réalisant les bonnes visualisations ! Apprenez pour cela à utiliser les meilleures librairies comme Plotly, Facets ou encore Kepler. Partagez vos résultats d’analyses à vos équipes en créant des dashboards interactifs en ligne.

Comprenez les concepts clefs du Machine Learning

Découvrez les possibilités offertes par le Machine learning. Comprenez les concepts clefs qui se cachent derrière toutes ses techniques. Identifiez les grandes étapes du cycle de développement d’un algorithme d’Intelligence Artificielle. Anticipez les risques de biais algorithmiques.

Pratiquez le Machine learning à travers plusieurs cas réels

Utilisez les meilleures librairies de Machine Learning, comme Scikit-Learn ou encore PyCaret pour répondre à plusieurs cas réels d’entreprises. Apprenez à prédire une quantité, à classifier automatiquement ou à déterminer des groupes homogènes à partir de vos données. Mettez à profit ces techniques pour prendre les meilleures décisions !



Durée : 9 semaines, 2 soirs par semaine (45h)

Format : cohorte en ligne

Prix : 1 900€

Utilisez votre CPF pour financer cette formation

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.

Pour qui est fait ce programme

  • Les data analysts / business analysts qui souhaitent monter en compétences sur la Data Science

  • Les consultants qui désirent optimiser/approfondir leurs analyses avec Python

  • Les entrepreneurs qui veulent ajouter une brique d'IA à leur produit

Avec ce programme vous pourrez :

  • Apprendre Python et prendre en main Jupyter pour écrire du code.

  • Remplacer Excel/SaS par Python pour manipuler et explorer vos données efficacement avec la librairie Pandas.

  • Représenter vos données en utilisant les meilleurs librairies de visualisation comme Plotly, Facets et Kepler.

  • Comprendre les concepts derrière le Machine Learning et être en mesure d’imaginer de nouveaux cas d’applications.

  • Maîtriser le cycle de développement d’un algorithme d’IA pour échanger avec vos équipes internes.

  • Connaître les grandes familles d’algorithmes de Machine Learning et les implémenter à l’aide des librairies de référence comme Scikit-Learn et PyCaret.

  • Être en mesure d’ajouter une brique d’IA à votre produit.

L'organisme de formation

Emil

Tout le monde parle du “learn by doing”… Mais cela fonctionne vraiment si les exercices ne sont pas théoriques mais plutôt des situations que vous rencontrez tous les jours dans votre métier.

Emil a développé une méthode d'apprentissage basée sur les 3 piliers suivants :

Ce n'est pas de la théorie mais du concret

90 % du temps passé en cours est consacré à la pratique sur les vraies données de leurs partenaires (Shapr, Ornikar, JobTeaser, Spendesk, Tiller & FoxIntelligence), les cas vraiment rencontrés par leurs instructeurs (professionnels de la Data), ou même vos propres données.

Ce n'est pas un MOOC mais du Cohort based learning.

Vous retrouvez votre groupe (15 personnes maximum) et vos instructeurs 2 soirs par semaine en visio pour pratiquer, vous entraider et vous faire aider.

Ce n'est pas pour se reconvertir mais pour acquérir des savoir-faire.

Les auteurs du programme

Olivier Yoo

Data scientist @Doctolib

Diplômé d'une école de statistique, Olivier a commencé sa carrière comme Data Scientist dans plusieurs entreprises avant de devenir Senior Data Scientist chez Doctolib. Il est passionné par la mise en production et sa scalabilité.

Jean Lienard

Senior Data Scientist @Pandascore

Titulaire d’un PhD en intelligence artificielle, il a plus de 10 ans d’expérience en Data Science en tant que team lead en Startups d'abord chez Heuritech et Pandascore ensuite. Il mène en parallèle de ses activités plusieurs projets en recherche fondamentale.

Martin Prillard

Data scientist @Happn

Informaticien de formation, spécialisé en Data Science à Telecom ParisTech. Cette double compétence lui a permis d'exercer le métier de Data Scientist depuis plus de 6 ans maintenant d'abord chez Talentoday puis chez Happn. Il enseigne le machine learning et l'informatique dans de nombreuses écoles. Sa spécialité est l'exploitation de données géospatiales.

Curriculum du programme

Semaines 1 à 3 : Prenez en main Python et explorez les données !

Apprenez les fondamentaux de Python pour l’analyse de données avec la librairie Pandas.

Faites des tableaux croisés dynamiques, des jointures, des filtres sur un très grand volume de données.

Automatisez vos traitements de données en remplaçant Excel par des scripts Python.

Visualisez vos données avec les dernières librairies intéractives de référence comme Plotly et Kepler.


  • > Mise en pratique

    Nettoyez vos données avec Python.

    Transformez et préparez vos données pour l’analyse.

    Réalisez vos propres visualisations interactives et explorez vos données !



Semaines 4 & 5 : Apprivoisez le Machine Learning.

Découvrez les grandes étapes de conception d’un algorithme d’intelligence artificielle, de la préparation de données à l’analyse de performance !

Réalisez vos premiers algorithmes de machine learning de régression et de classification à l’aide des librairies Sklearn et PyCaret.

Identifiez les sous groupes homogènes de vos données grâce à des algorithmes de clustering.


  • > Mise en pratique

    Identifiez les features les plus importantes à intégrer dans votre modèle.

    Préparez vos données pour l’apprentissage.

    Entraînez vos propres modèles et évaluez les résultats.

    Implémentez un algorithme de clustering et identifiez les caractéristiques de chaque groupe formé.



Semaine 6 : Prédisez le futur.

Apprenez à distinguer les signaux de tendance et de saisonnalité dans vos données.

Utilisez les modèles ARIMA et le lissage exponentiel pour prédire le futur.

Explorez d’autres approches Machine learning avec les librairies de Facebook et Linkedin : Prophet et Greykite.


  • > Mise en pratique

    Détectez des changements de rupture dans vos données.

    Identifiez les anomalies.

    Prédisez les valeurs futures de vos données.



Semaine 7 : Domptez l’univers avec vos analyses spatio-temporelles.

Quadrillez l’espace en hexagones à l’aide de l’algorithme H3 d’Uber.

Enrichissez les données géolocalisées par leur hexagone spatial.

Faites la différence entre cooccurrence et colocalisation.


  • > Mise en pratique

    Réalisez un maillage spatiale.

    Détectez les zones à forte densité grâce aux meilleurs algorithmes actuels.

    Déterminez les parcours optimaux.



Semaines 8 & 9 : Menez votre projet de Machine Learning !

Mettez en pratique toutes ces notions pour réaliser votre projet de fin de formation.


  • > Mise en pratique 


    Travaillez sur vos propres données avec notre aide !
    Approfondissez vos analyses et optimisez vos traitements en Python.

    Réalisez un projet IA : de la préparation à l'entraînement de votre algorithme ML.

    Calculez les parcours optimaux à partir de vos données géospatiales.


    Ou travaillez sur un de nos Data Cases :
    Menez une analyse de bout en bout sur un des cas que nous avons préparé avec nos partenaires.


Qu'en pensent les alumnis

César Lacombe

Co-fondateur @ Ben.hr

Paul & Thomas sont d’excellents pédagogues, le format de la formation est très complet et permet d’aborder une grande variété de sujets sur la data analyse, tout en rentrant aussi dans la technique (Python, requêtes APIs...) – ce qui était une vraie attente pour moi.

Agathe Martinot

Responsable des Opérations @ My Job Glasses

Tout ce que j'ai appris m'a aidé à lancer un chantier Data avec notre CTO (...) et à calibrer le poste de Data Analyst qui va rejoindre mon équipe. J'ai aussi mis en place des premiers tableaux de bord sur Google Data Studio et je forme progressivement les équipes à utiliser l'outil de leur côté !

Tony Chan

Product Manager @ Heetch

Avec Emil, on apprend à faire de la Data Analyse dans un environnement très similaire au nôtre. On se rend tout de suite compte comment réutiliser ce qu’on vient d’apprendre dans notre quotidien de PM.

Marien Lavoir

Head of Insight @ Little Syster

La qualité des cours et des exercices, avec des jeux de données et des problématiques proches de la vie réelle en entreprise sont un vrai plus et permettent d’apprendre beaucoup plus vite et mieux.

Alexandra Garnier

Head of Sales chez un courtier en ligne

Après le projet, j’ai enchaîné sur une analyse des leads et notamment le funnel de conversion. Nous avons fait évoluer le process Sales en conséquence. (...) J’utilisais déjà la data au quotidien mais je l’utilise maintenant mieux avec plus de fluidité et d’impacts.

Pierre Olivier

Part-time CFO @ Actemis

J'ai adoré le système de la classe inversée qui permet de découvrir le sujet à tête reposée avant la séance d'exercices. (...) Je peux maintenant faire tout un tas d'automatisation pour mes clients et moi !

Cohorte en ligne

Un apprentissage en ligne avec une classe motivée de 15 étudiants

La semaine type du programme :

Lundi (quand vous voulez) :

Vidéo 1 : Vidéo sur les Arbres de décision (30 minutes) à regarder. Vous notez toutes vos questions.

Mardi (de 18h30 à 20h) :

Session 1 : Vous posez vos questions et pratiquez sur les données en petits groupes avec l’aide de l’intervenant.
Correction de 30 minutes à la fin tous ensemble.

Mercredi (quand vous voulez) :

Vidéo 2 : Vidéo sur le clustering à regarder. Vous notez toutes vos questions.

Jeudi (de 18h30 à 20h) :

Session 2 : Vous posez vos questions et pratiquez sur les données en petits groupes avec l’aide de l’intervenant.
Correction de 30 minutes à la fin tous ensemble.

Vendredi - Samedi - Dimanche :

Si vous le souhaitez, vous pouvez reprendre les cours et accéder aux données et aux exos sur la plateforme d’apprentissage dédiée.

FAQ

  • Est-ce que je peux utiliser mon CPF pour financer cette formation ?

    Oui ! Une fois le formulaire d'inscription complété un membre de l'équipe d'Emil prendra contact avec vous pour vous aiguiller dans vos démarches. ‍

    Si vous ne possédez pas assez d'argent sur votre compte formation, vous pouvez compléter vous-même (en 1 ou plusieurs fois) ou demander à votre employeur de le faire. Emil vous accompagne dans toutes les démarches, n'hésitez pas à prendre RDV avec nous.

  • Est-ce que le programme est éligible aux autres financement ?

    Tout à fait ! Il est également éligible aux financements Pôle Emploi, Chômage partiel (FNE formation), AGEFICE et FIFPL.

    Les équipes d'Emil s'occupent de vous aider et des documents suivant le financement choisi.

  • Est-ce que mon entreprise peut prendre en charge la formation via son OPCO ?

    Oui ! Pour les entreprises de moins de 50 salariés, la formation peut être prise 100% en charge par votre OPCO.

    Après avoir postulé à une cohorte et choisi le financement via OPCO, les équipes d'Emil préparent un dossier de financement que votre RH ou votre responsable devra seulement transmettre à votre organisme.

  • Est-ce qu'une certification est délivrée à la fin ?

    Pour valider la formation et obtenir votre certificat Emil, vous serez évalué de 3 façons :
    > Avec des mini-quiz à chaque chapitre, pour nous assurer de votre bonne compréhension des concepts ;
    > Par les profs via une évaluation générale ;
    > Et lors de votre projet de fin ! Au 1er mai 2021, le taux de réussite est de 90%.

  • La formation est-elle accessible aux personnes atteinte de handicap ?

    La formation peut être adaptée suivant votre handicap. Merci de prendre contact avec les équipe d'Emil pour étudier votre situation en leur écrivant sur contact@emil.school.