Formation Dataiku Avancé
| 1790€ HT / personne |
| 2 jours (14 heures) |
Présentation
Maîtrisez l’ensemble de votre workflow data grâce à notre formation Dataiku avancé. Que vous soyez Data Engineers, Data Analysts ou Data Scientists, notre programme de perfectionnement vous permettra de concevoir des pipelines de données complexes et scalables.
Nous explorerons les pipelines de données avancés. Vous apprendrez à les créer, les optimiser et les automatiser, en vous appuyant sur des scénarios complexes et des règles précises.
Cette première étape est essentielle pour quiconque souhaite se certifier en tant que concepteur avancé sur Dataiku.
Vous découvrirez comment créer, évaluer et affiner des modèles directement dans l’environnement de Dataiku. De la mise en application de vos modèles à leur compréhension profonde grâce aux outils de l’IA responsable.
Enfin, que vous souhaitiez intégrer votre propre code dans vos projets, gérer ce code de manière efficace, ou même créer des plugins pour vos collègues, cette formation vous donnera les clés pour devenir un développeur certifié sur Dataiku.
Pour cette formation, nous utiliserons la dernière version de Dataiku : DSS 12.
Objectifs
- Maîtrisez la création et l’optimisation de modèles ML avec le Visual ML de Dataiku pour des solutions efficaces
- Utilisez l’IA Responsable de Dataiku pour des modèles performants, transparents et éthiques
- Construisez des pipelines de données efficaces avec Dataiku pour une analyse approfondie et une optimisation des projets
- utomatisez les pipelines de données et intégrez du code dans Dataiku pour une personnalisation et adaptabilité avancées
- Déployez et surveillez vos projets en production avec Dataiku pour une transition fluide et un succès à long terme
Public visé
- Data analysts
- Data scientists
- Data engineers
- Analyst SAS
Pré-requis
- Vous avez une compréhension fondamentale de l’environnement et des fonctionnalités de base de Dataiku, idéalement acquise par une expérience pratique ou notre formation initiale
sur Dataiku - Vous êtes familier avec les concepts de data science et d’analyse de données, et vous avez une compréhension des principes de base du machine learning
- Vous avez déjà codé au moins en Python et/ou R, essentielle pour tirer parti des scripts et des notebooks dans Dataiku, personnaliser les analyses, et développer des modèles
- Avoir suivi notre formation Dataiku est préférable
Pré-requis logiciel
Avoir une licence pour Dataiku.
Programme de notre formation Dataiku Avancé
Jour 1
Introduction
- Présentation des fonctionnalités avancées de Dataiku
- Vue d’ensemble des possibilités offertes par l’outil
Outils visuels avancés de Dataiku
- Recettes visuelles avancées
- Utiliser des variables
- Data Pipelines
- Automation
- Collaboration
- Quiz
- Récapitulatif
Introduction Machine Learning
- Concepts
- Modélisation prédictive
- Prédiction : Régression et classification
- Clustering
- Quiz
- Récapitulatif
Analysez vos données avec l’outil Interactive Stats
- Interface
- Analyse univariée et bivariée
- Ajustement de courbes et distributions
- Matrice de corrélation
- Analyse en composantes principales
- Tests statistiques
- Quiz
- Récapitulatif
Machine Learning
- Mettre en place d’un modèle
- Ajustement du modèle
- Compréhension des prédictions faites par le modèle
- Quiz
- Récapitulatif
Scoring
- Déploiement de votre modèle
- Scoring Data
- Evaluation de votre modèle
- Quiz
- Récapitulatif
Machine Learning avancé
- Stratégies de développement de modèles
- Diagnostic du modèle
- Actionability
- Quiz
- Récapitulatif
Modèles stratifiés ou partitionnés
- Mise en place d’un modèle stratifié
- Quiz
- Récapitulative
TALN – De manière visuelle
- Introduction au TALN
- Préparation des données textuelles
- Gestion des caractéristiques textuelles pour le ML
- Quiz
- Récapitulatif
Analyse et prévision des séries temporelles
- Fondamentaux des séries temporelles
- Analyse des séries temporelles
- Prévision des séries temporelles
- Quiz
- Récapitulatif
Préparation de données temporelles
- Recette Resampling
- Recette Interval extraction
- Recette Windowing
- Recette Exterma extraction
- Quiz
- Récapitulatif
Jour 2
Code dans Dataiku
- Notebooks de code
- Recettes de code
- Environnements de code
- Intégrations d’IDE externes
- Quiz
- Récapitulatif
Partagez votre code
- Introduction
- Libraries
- Importation depuis Git
- Échantillons de code
- Pratique
- Quiz
- Récapitulatif
Modèles ML personnalisés
- Prétraitement personnalisé en ML visuel
- Modélisation personnalisée en ML visuel
- Quiz
- Récapitulative
Variables pour les coders
- Définition des variables
- Utilisation des variables dans une recette de code
- Modification de la valeur des variables
- Pratique
- Quiz
- Récapitulatif
Visualisation
- Webapps
- Insights statiques
- Quiz
- Récapitulatif
Managed folders
- Savoir utiliser les Managed folders
- Pratique
- Quiz
- Récapitulatif
APIs de Dataiku
- Introduction
- Le package dataiku et l’API publique
- Pratique
- Quiz
- Récapitulatif
Déploiement et monitoring
- Dataiku Govern
- Suivi des modèles
- Déploiement par lots
- API en temps réel
- Quiz
- Récapitulatif
Examen Advanced Designer Certificate (Optionnel)
Examen ML Practitioner Certificate (Optionnel)
Examen Developer Certificate (Optionnel)
Pour aller plus loin
Formation Dataiku
Formation Tensorflow
Formation Pytorch
Langues et Lieux disponibles
Langues
- Français
- Anglais / English
Lieux
-
France entière
- Paris
- Lille
- Reims
- Lyon
- Toulouse
- Bordeaux
- Montpellier
- Nice
- Sophia Antipolis
- Marseille
- Aix-en-Provence
- Nantes
- Rennes
- Strasbourg
- Grenoble
- Dijon
- Tours
- Saint-Étienne
- Toulon
- Angers
-
Belgique
- Bruxelles
- Liège
-
Suisse
- Genève
- Zurich
- Lausanne
-
Luxembourg
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