Formation Data Scientist – Niveau Avancé

Objectifs de la formation

• Concevoir des modèles avancés de machine learning supervisé et non supervisé
• Optimiser les performances à l’aide d’algorithmes d’ensemble et de tuning d’hyperparamètres
• Utiliser les techniques de deep learning avec TensorFlow ou PyTorch
• Déployer un modèle de data science via une API ou un dashboard
• Analyser des données massives avec des outils distribués (Spark, Dask…)

Programme détaillé

• Rappels sur la modélisation supervisée et les métriques avancées
• Optimisation de modèles avec GridSearchCV, RandomizedSearchCV
• Introduction au deep learning (réseaux de neurones, Keras/TensorFlow)
• Préparation de données pour le deep learning (normalisation, encodage)
• Modèles non supervisés : clustering avancé, réduction de dimension
• Déploiement avec Flask, Streamlit ou FastAPI
• Travail sur des cas pratiques réels et projets en groupe