Advanced Machine Learning Practices (Unsupervised)

Advanced Machine Learning Practices (Unsupervised)
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From Thu 12 December 2019 to Fri 13 December 2019
From Thursday 12 December 2019 to Friday 13 December 2019
Ended

(EN + FR)**

Thurday : 9 AM - 4 PM  (1 hour lunch break* )
Friday : 9 AM - 4 PM  (1 hour lunch break* )

 - COURSE OUTLINE - 

SUMMARY

Are you a developer, analyst, statistician, marketing specialist or IT professional? Do you have data and you seek to discover the hidden behavioral patterns? Do you want to perform sentiment analysis on social media, texts or profile your customers? Do you want to master the use of clustering models? This training is for you!

Designed by Data Science and Artificial Intelligence professionals, this 2-day training is an intensive and immersive course that addresses the application of unsupervised learning approaches or clustering, using the most advanced tools and programming languages used in the field including R and Python.

Through a series of practical case studies, you will acquire applied experience in the main clustering concepts to discover interesting models, extract useful knowledge, and support decision making.

You will be guided, step by step, into the world of machine learning. Each module of the course is practice- oriented, with labs where participants will have the chance to develop new skills: Ask the right questions, manipulate data, apply clustering models and create visualizations to communicate the results.

LEARNING OBJECTIVE


With this course, the participants will be able to:

  • Identify the key elements for the implementation of a clustering approach
  • Describe and execute unsupervised machine learning algorithms
  • Use libraries (R/Python) for Machine Learning
  • Reuse code snippets in their real-world projects

PREREQUISITIES


The participant must have:

  • Basic knowledge of programming
  • Basic knowledge of mathematics/statistics
  • Basic knowledge of R/Python programming would be a plus

PRIOR TO STARTING THE COURSE

A participant must have:

  • A laptop with a decent configuration: 8Go of RAM, 500Go of disk space, Intel I3 or higher is a minimum requirement
  • Installed software required for training (an installation manual will be provided prior to training)

Jeudi : 9h00-16h00 (1h pour dîner*)
Vendredi : 9h00-16h00 (1h pour dîner*)

 - DESCRIPTIF DU COURS - 

RÉSUMÉ

Vous êtes développeurs, analystes, statisticiens, spécialistes en marketing ou professionnel TI ?

Vous avez des données et vous cherchez à découvrir les modèles de comportement qui s’y cachent ? Vous voulez faire de l’analyse de sentiments sur les médias sociaux, de textes ou de profiling de vos clients ? Vous voulez maîtriser l’utilisation des modèles de clustering ? Alors cette formation est pour vous !

Conçue par des professionnels en science de données et en Intelligence Artificielle, cette formation de 2 jours est un cours intensif et immersif qui aborde l’application des approches d’apprentissage dites non supervisées ou le clustering, à l’aide d’outils et langages de programmation les plus utilisés dans le domaine notamment R et Python.

Grâce à une série d’études de cas pratiques, vous allez acquérir une expérience appliquée dans les principaux concepts de clustering pour découvrir des modèles intéressants, extraire des connaissances utiles, et soutenir la prise de décision.

Nous vous guiderons étape par étape dans le monde de l’apprentissage automatique. Chaque module du cours est orienté sur la pratique, avec des laboratoires où les participants auront la chance de développer de nouvelles compétences : poser les bonnes questions, manipuler les données, appliquer des modèles de clustering et créer des visualisations pour communiquer les résultats.

OBJECTIFS D’APPRENTISSAGE


Avec cette formation, les participants seront capables : 

  • D’identifier les éléments clés pour la mise en place d’une approche de clustering

  • De décrire et d’exécuter des algorithmes de Machine Learning Non-supervisé

  • D’utiliser les librairies (R/Python) pour le Machine Learning

  • De réutiliser des extraits de code dans leurs projets réels


PRÉREQUIS


Les participants doivent avoir :

  • Des connaissances de base en programmation
  • Des connaissances de base en mathématique/statistique
  • Des connaissances de base en langage R/Python seraient un plus

PRÉALABLE

  • Un ordinateur portable avec une configuration décente : 8 Go de RAM, 250 Go d’espace disque, Intel I3 ou supérieur est un minimum requis
  • Logiciels installés requis pour la formation (un manuel d’installation vous sera fourni avant la formation)


____________

* Lunch is not included / Le dîner n'est pas inclus.
** This training can be given in English and French / Cette formation peut être donnée en anglais et français

1130 Views - 14/12/2019 Last update
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