Overview: Formation Data Science & IA/ML à Vieux-Lille

Pour les analystes et ingénieurs de Vieux-Lille

Les sessions en direct couvrent Python, les statistiques, les modèles de ML et les bases du MLOps, avec un projet capstone à montrer en entretien. Cette formation va des données brutes jusqu'à un modèle déployé pour les étudiants de Vieux-Lille — pas un simple exercice de notebook.

Détail du programme

Module 1 : Fondamentaux Python et statistiques

Les compétences de base dont les étudiants de Vieux-Lille ont besoin avant de toucher à un vrai modèle — maîtrise de Python et statistiques fondamentales.

Sujets abordés

• Python pour l'analyse de données (pandas, numpy)
• Probabilités et inférence statistique

Module 2 : Nettoyage de données et EDA

Nettoyer et explorer des données réelles et désordonnées pour les étudiants de Vieux-Lille — la partie du métier qui prend le plus de temps en pratique.

Module 3 : Modèles de machine learning

Construire, valider et comparer des modèles sur des jeux de données réels.

Sujets abordés

• Modèles de classification et de régression
• Évaluation et validation de modèles

Module 4 : Bases du MLOps et du déploiement

Faire passer un modèle d'un notebook à quelque chose qui tourne en production.

Déroulement de la cohorte

Format et calendrier

Cohorte en direct, orientée capstone

Sessions en direct pour les étudiants de Vieux-Lille, construites vers un projet capstone allant des données brutes jusqu'à un modèle déployé.

À qui s'adresse cette formation

Analystes évoluant vers la data science

Les analystes de Vieux-Lille prêts à passer du reporting à la modélisation prédictive.

Ingénieurs qui ajoutent le ML à leur palette

Les ingénieurs de Vieux-Lille qui veulent ajouter des compétences en machine learning à un profil technique existant.

Résultats et accompagnement

Projet capstone

Un projet complet, des données brutes jusqu'à un modèle déployé, construit par les étudiants de Vieux-Lille pendant la cohorte.

Outils utilisés

Python, pandas, scikit-learn, SQL, plus une introduction à PyTorch

Les mêmes outils utilisés dans le travail réel de data science en production.

Remarque

Des statistiques de base aident, mais la formation construit progressivement les concepts dont les étudiants de Vieux-Lille ont besoin, au fil de l'avancement.

Réponse rapide

La formation Data Science & IA/ML à Vieux-Lille vous fait passer des données brutes à un modèle de machine learning déployé, en couvrant Python, les statistiques, les modèles de ML et les bases du MLOps en une seule cohorte en direct. Elle s'adresse aux analystes et ingénieurs de Vieux-Lille qui veulent des compétences en modélisation prédictive appuyées par un vrai projet capstone, et elle vaut le coup si vous avez besoin de prouver que vous savez livrer un modèle, pas seulement produire un notebook rempli de graphiques exploratoires.

Comparaison avec un cours Kaggle gratuit ou un MOOC de ML

• Se termine par un modèle déployé, pas seulement un notebook avec un score de précision final
• Enseignement en direct et retours sur votre propre jeu de données, au lieu de cours préenregistrés avec un correcteur automatique
• Couvre le MLOps et les bases du déploiement en plus de la modélisation, ce que la plupart des cours gratuits ignorent complètement
• Enseigné par un praticien qui déploie des modèles en production pour des clients, pas un programme académique écrit une fois puis figé

Pourquoi les étudiants de Vieux-Lille choisissent Deepak Suhag

Enseigné par un praticien qui déploie des modèles en production pour des clients, pas seulement un programme académique.