Afin d'éviter la propagation du Covid-19 et d'assurer la sécurité de nos clients, une nouvelle gamme de formation à distance a été mise en place. Une transposition directe des formations données jusqu'à présent en présentiel n'est pas toujours évidente car une partie importante de leur qualité repose sur la richesse des échanges entre nos formateurs et stagiaires.

Néanmoins le format « à distance » ouvre aussi de nouvelles possibilités. C'est dans ce contexte là que Makina Corpus a ressorti son idée d'une formation complète en data science découpée en 11 ateliers pratiques et 3 mises en pratique.

En présentiel, cette formation est plus complexe à mettre en place. Ainsi, ce nouveau format de formation à distance couvre 4 programmes :

• Python Scientifique ;
• Machine Learning ;
• Mise en place de projets Deep Learning avec Keras ;
• Notebook Jupyter.

Même s'il existe des similitudes entre ces programmes, 12 jours seraient nécessaires aux formateurs et stagiaires pour suivre l'intégralité de cette formation en présentiel. Une trop longue durée à la fin de laquelle l'énergie manquerait sans doute pour enseigner comme pour assimiler toutes les notions.

La formation à distance au contraire permet d'organiser facilement 11 ateliers d'environ 4 heures chacun. Ces ateliers sont accompagnés de 3 sessions de mise en pratique supervisée : vous choisissez un sujet en rapport avec votre métier ou parmi une liste que nous vous proposons et durant 4 heures, nos formateurs vous accompagnent pour l'explorer efficacement.

Déroulé de la formation

Atelier 1 : Introduction à l'univers scientifique de Python

Session 1 : Mise en pratique supervisée

Atelier 2 : Manipulation d'images

Atelier 3 : Manipulation de données temporelles

Atelier 4 : Manipulation de données géolocalisées

Les bibliothèques pour charger, manipuler et visualiser des données cartographiques sont à part dans l'écosystème scientifique. En plus des bibliothèques Pandas  et Matplolib, nous ajouterons à notre boîte à outil : Folium, Cartopy et GeoPandas.

Atelier 5 : Préparer les données pour du Machine Learning

Atelier 6 : Apprentissage supervisé

L'apprentissage supervisé consiste à entraîner un algorithme d'apprentissage automatique en lui fournissant des données d'apprentissage ainsi que le résultat attendu pour ces dernières. Cet atelier donne les clés pour utiliser n'importe quel algorithme par apprentissage supervisé.

Nous continuerons à découvrir les fonctionnalités de scikit-learn.

Atelier 7 : Apprentissage non-supervisé

Atelier 8 : Introduction aux concepts fondamentaux du Deep Learning

Session 2 : Mise en pratique supervisée

Atelier 9 : Deep learning pour l'analyse de la langue orale

Durant cet atelier, nous entraînerons un réseau de neurones à différencier des fichiers sonores.

Nous poursuivrons notre découverte de la bibliothèque Keras.

Atelier 10 : Deep learning pour l'analyse de la langue écrite

Atelier 11 : Deep learning pour l'analyse de la langue des signes

Session 3 : Mise en pratique supervisée

Ces ateliers vous intéressent ?

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