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Big Data & Data Science/Data Science3- Pratiquer la Data Science avec l'outil Knime (et dupliquer avec Coheris Analytics Spad)Réf. : DATASCIENCE2

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Ce que vous apporte ce stage : - Un premier niveau de maitrise des concepts de base de la Data Science, des statistiques et du Machine learning - La maitrise du vocabulaire relatif à la Data Science, la statistique, le machine learning, l’intelligence artificielle - La capacité de comprendre la démarche Data Science, et de l’utilisation des familles d’algorithmes - La connaissance des fondamentaux de la statistique

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Résumé :
Ce que vous apporte ce stage :
- Un premier niveau de maitrise des concepts de base de la Data Science, des statistiques et du Machine learning
- La maitrise du vocabulaire relatif à la Data Science, la statistique, le machine learning, l’intelligence artificielle
- La capacité de comprendre la démarche Data Science, et de l’utilisation des familles d’algorithmes
- La connaissance des fondamentaux de la statistique
Accroche commerciale :

Formation disponible en intra-entreprise, nous contacter pour plus de détails.

La formation en details

Pour Qui ?

Type public : Statisticiens, ou des personnes ayant suivi un enseignement de statistique théorique de base ou de machine learning dans un autre environnement (par exemple SAS), et qui sont désireuses d’évaluer KNIME ou de pratique la statistique et le machine learning dans un environnement KNIME, et/ou KNIME et R
Consultants Big Data
Consultants Data Science
Data Engineers
Direction des études quantitatives
Direction des systèmes d’information
Chief Data Officers
Data Stewart

Objectifs pédagogiques

Objectifs : • Connaitre et comprendre la démarche Data Science
• Faire « parler » les chiffres par les représentations graphiques
• Un premier niveau de maitrise des concepts de base de la Data Science, des statistiques et du Machine learning
• La maitrise du vocabulaire relatif à la Data Science, la statistique et le machine learning.
• La capacité de comprendre la démarche Data Science, et de l’utilisation des familles d’algorithmes.
• Avoir un panorama des outils de Data Science du marché.
• La capacité de dialoguer avec des Data Scientists.

Pré-requis

Prérequis : Pré-requis :
Connaissances de bases en Statistiques et Machine Learning
Pré-requis conseillé :
Mise à niveau théorique avec les Fondements de la Data Science

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