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Vous n’avez pas le temps de lire notre traduction du livre Deep Learning ?
Alors venez participer Ă  notre prochaine formation les 26 & 27 juin !
+ d’informations et inscription par email : institut-formation@quantmetry.com auprĂšs de DorothĂ©e Penel, Vinh Pham Gia et Guillaume Bodiou. 
Le catalogue de formations :

Initiation Data Science

L’objectif de cette formation est de dĂ©couvrir le monde de la Data Science et les grandes familles de problĂšmes, savoir modĂ©liser un problĂšme de Data Science et constituer sa boĂźte Ă  outils de data scientist

Durée : une demi-journée

Gestion de projets data

L’objectif de cette formation est de comprendre les spĂ©cificitĂ©s d’un projet Big Data :

  • Comprendre les risques et le cadre juridique d’un projet Big Data
  • Comprendre l’ensemble des technologies et les liens entre elles
  • Comprendre les mĂ©tiers concernĂ©s par un projet Big Data
  • Savoir constituer et piloter l’équipe d’un projet Big Data
  • Savoir mettre en place une gouvernance des donnĂ©es efficace
  • Savoir piloter le cycle de vie des donnĂ©es (collecte, exploitation, analyse, visualisation)
  • Savoir mettre en place des tests cohĂ©rents.

Durée : 2 jours

Initiation Python

ConnaĂźtre les bases du langage python, distinguer les objets et mettre en Ɠuvre les fonctionnalitĂ©s de Python pour manipuler un jeu de donnĂ©es.

Durée : 3 jours

Machine Learning Python

DĂ©couverte des modĂšles utilisĂ©s en machine learning (apprentissage automatique). Que ce soit pour de la classification, de la rĂ©gression, du clustering ou d’autres applications, cette formation machine learning vous fournit tout le bagage nĂ©cessaire Ă  la comprĂ©hension de ce nouveau domaine passionnant.

Pré-requis : connaissances Python

Durée : 3 jours

Théorie des graphes

La thĂ©orie des graphes permet d’étudier un systĂšme complexe en termes de sa structure uniquement : quels sont ses Ă©lĂ©ments et comment ces derniers sont connectĂ©s entre eux. Cette simplification nous permet de trouver des premiĂšres rĂ©ponses Ă  nombreuses questions concernant la propagation d’une information sur un rĂ©seau, les possibles effets de cascade suite Ă  la dĂ©faillance d’un noeud, la prĂ©sence de communautĂ©s en interaction forte, la recherche des Ă©lĂ©ments les plus importants d’un point de vue structurel.

PrĂ©-requis : Notions de mathĂ©matiques appliquĂ©es (surtout algĂšbre et calcul matriciel). Connaissance d’au moins un langage de programmation (R ou Python)

Durée : 1 jour

Deep Learning

Cette formation a pour objectifs d’expliquer ce qu’est un algorithme de Deep Learning, comment le construire et analyser les rĂ©sultats obtenus. À l’issue de cette formation, les participants sauront amĂ©liorer la performance d’un algorithme de Deep Learning de maniĂšre judicieuse, structurer un projet Deep Learning et apprĂ©hender les rĂ©seaux de neurones Ă  convolution. Cette formation est constituĂ©e de TP qui permettront de se familiariser avec la librairie Keras.

Pré-requis :

  • Programmation (python avec numpy, matplotlib, pandas)
  • Machine Learning (algorithmes usuels et packages python dĂ©diĂ©s)
  • MathĂ©matiques (algĂšbre linĂ©aire et principes d’optimisation)

Durée : 2 jours

Traitement du langage

Les objectifs de cette formation sont les suivants :

  • Comprendre les mĂ©thodes de reprĂ©sentations du texte
  • Parcourir l’inventaire des mĂ©thodes et des algorithmes canoniques du NLP ainsi que les rĂ©fĂ©rences des articles de recherche fondateurs
  • Etre capable de faire le lien entre ces mĂ©thodes et les cas d’applications classiques du NLP : classification de texte, extraction d’information, analyse de sentiment.
  • Introduction aux mĂ©thodes de Deep Learning appliquĂ©es au texte
  • ConnaĂźtre les librairies et les implĂ©mentations des diffĂ©rents algorithmes et ĂȘtre capable d’appliquer et de paramĂ©trer ces diffĂ©rentes mĂ©thodes pendant les travaux dirigĂ©s

Pré-requis : connaissances Python

Durée : 2 jours

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