Data

Python & Machine Learning

Faites parler vos données en utilisant Python et le Machine Learning. Apprenez à utiliser l'intelligence artificielle pour approfondir vos analyses et prédire le futur !

Photo portrait des formateurs Emil
Photo portrait des formateurs Emil
Photo portrait des formateurs Emil
icône personnage nombre de personnes formées
Icône étoile note de satisfaction
Homme en visioconférence
Python & Machine Learning
Homme dans un openspaceHomme entrain de travaillerFemme en train de rire

Vous vous reconnaissez ?

  • Vous souhaitez apprendre Python et prendre en main Jupyter pour écrire du code.
  • Vous voulez remplacer Excel/SaS par Python pour manipuler et explorer vos données efficacement avec la librairie Pandas.
  • Vous souhaitez représenter vos données en utilisant les meilleurs librairies de visualisation comme Plotly, Facets et Kepler.
  • Vous souhaitez comprendre les concepts derrière le Machine Learning et être en mesure d’imaginer de nouveaux cas d’applications.
  • Vous souhaitez maîtriser le cycle de développement d’un algorithme d’IA pour échanger avec vos équipes internes.
  • Vous souhaitez connaître les grandes familles d’algorithmes de Machine Learning et les implémenter à l’aide des librairies de référence comme Scikit-Learn et PyCaret.
  • Vous souhaitez être en mesure d’ajouter une brique d’IA à votre produit.
La méthode emil

Ce n'est pas un MOOC
mais du Cohort based learning.

Vous retrouvez votre groupe (15 personnes maximum) et vos profs 2 soirs par semaine en visio pour pratiquer, vous entraider et vous faire aider.

Seulement 6% des personnes terminent leur MOOC*.
La méthode emil

Ce n'est pas de la théorie
mais du concret.

90 % du temps passé avec nous est consacré à la pratique sur les vraies données de nos partenaires ou les cas vraiment rencontrés par nos pro(f)s

La méthode emil

Ce n'est pas pour se reconvertir
mais pour acquérir des savoir-faire.

Vous retrouvez votre groupe (15 personnes maximum) et vos profs 2 soirs par semaine en visio pour pratiquer, vous entraider et vous faire aider.

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Auteurs & professeurs

Programme

2 soirs par semaine (45 heures)
,
9 semaines de formation

Prenez en main Python et explorez les données !

Apprenez les fondamentaux de Python pour l’analyse de données avec la librairie Pandas.

Faites des tableaux croisés dynamiques, des jointures, des filtres sur un très grand volume de données.

Automatisez vos traitements de données en remplaçant Excel par des scripts Python.

Visualisez vos données avec les dernières librairies intéractives de référence comme Plotly et Kepler

Mise en pratique

Nettoyez vos données avec Python.

Transformez et préparez vos données pour l’analyse.

Réalisez vos propres visualisations interactives et explorez vos données !

Apprivoisez le Machine Learning

Découvrez les grandes étapes de conception d’un algorithme d’intelligence artificielle, de la préparation de données à l’analyse de performance !

Réalisez vos premiers algorithmes de machine learning de régression et de classification à l’aide des librairies Sklearn et PyCaret.

Identifiez les sous groupes homogènes de vos données grâce à des algorithmes de clustering.


Mise en pratique

Identifiez les features les plus importantes à intégrer dans votre modèle.

Préparez vos données pour l’apprentissage.

Entraînez vos propres modèles et évaluez les résultats.

Implémentez un algorithme de clustering et identifiez les caractéristiques de chaque groupe formé.

Prédisez le futur

Apprenez à distinguer les signaux de tendance et de saisonnalité dans vos données.

Utilisez les modèles ARIMA et le lissage exponentiel pour prédire le futur.

Explorez d’autres approches Machine learning avec les librairies de Facebook et Linkedin : Prophet et Greykite.

Mise en pratique

Détectez des changements de rupture dans vos données.

Identifiez les anomalies.

Prédisez les valeurs futures de vos données.


Domptez l’univers avec vos analyses spatio-temporelles

Quadrillez l’espace en hexagones à l’aide de l’algorithme H3 d’Uber.

Enrichissez les données géolocalisées par leur hexagone spatial.

Faites la différence entre cooccurrence et colocalisation.


Mise en pratique

Réalisez un maillage spatiale.

Détectez les zones à forte densité grâce aux meilleurs algorithmes actuels.

Déterminez les parcours optimaux.


Menez votre projet de Machine Learning !

Mettez en Pratique toutes ces notions pour réaliser votre projet de fin de formation.


Mise en pratique

Travaillez sur vos propres données avec notre aide !

Approfondissez  vos analyses et optimisez vos traitements en Python.

Réalisez un projet IA : de la préparation à l'entraînement de votre algorithme ML.

Calculez les parcours optimaux à partir de vos données géospatiales.


Ou travaillez sur un de nos Data Cases

Menez une analyse de bout en bout sur un des cas que nous avons préparé avec nos partenaires.

Témoignages

Voir tous les témoignages

Prochaines sessions

Faites financer jusqu’à 100% de votre programme (CPF, OPCO, Pôle Emploi) ou payez en plusieurs fois. Comment faire ?
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Python & Machine Learning

1690 €
SESSION
Janvier 2022
icône calendrier des sessions
Du 10 janvier au 10 mars
Icône horloge
Les lundis et mercredis de 18h30 à 21h
Postuler
Prochaine session en
Décembre
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9
places restantes
place restante

Emil est reconnu par l’Etat

Vous pouvez faire financer jusqu’à 100% de votre programme.
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Questions fréquentes

Est-ce que je peux utiliser mon CPF pour financer ma formation ?
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Oui ! Les démarches sont très simples : après avoir passé un entretien avec nous vous n'aurez plus qu'à vous inscrire sur moncompteformation et le tour est joué !

Si vous ne possédez pas assez d'argent sur votre compte formation, vous pouvez compléter vous-même (en 1 ou plusieurs fois) ou demander à votre employeur de le faire. Nous vous accompagnons dans toutes les démarches, n'hésitez pas à prendre RDV avec nous.

Est-ce que le programme est éligible aux autres financements ? (Pôle Emploi chômage partiel…)
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Tout à fait ! Nous sommes également éligible aux financements Pôle Emploi, Chômage partiel (FNE formation), AGEFICE et FIFPL.
Nous vous guidons et nous nous occupons des documents suivant le financement choisi.

Est-ce que mon entreprise peut prendre en charge la formation via son OPCO ?
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Oui ! Pour les entreprises de moins de 50 salariés, la formation peut être prise 100% en charge par votre OPCO.

Après avoir postulé à un batch et choisi le financement via OPCO, nous préparons un dossier de financement que votre RH ou votre responsable devra seulement transmettre à votre organisme.

Est-ce que vous délivrez une certification à la fin ?
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Pour valider la formation et obtenir votre certificat Emil, vous serez évalué de 3 façons :

- Avec des mini-quiz à chaque chapitre, pour nous assurer de votre bonne compréhension des concepts ;
- Par les profs via une évaluation générale ;
- Et lors de votre projet de fin !Au 1er mai 2021, le taux de réussite est de 90%.

La formation est-elle accessible aux personnes atteintes de handicap ?
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La formation peut être adaptée suivant votre handicap. Merci de prendre contact avec nous pour étudier votre situation en nous écrivant sur contact@emil.school.

Quelles sont les modalités d'apprentissage ? Quels sont les outils utilisés ?
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Emil suit les principes de la classe inversée : vous avez accès à la partie "théorique" du cours sur notre plateforme (une vidéo d'une trentaine de minutes, les slides et une retranscription du cours à l'écrit). Nous vous demandons de regarder et de préparer le cours avant les sessions de formation.

Les sessions de formation, elles, sont dédiées à la pratique et se font sur Zoom. Vous pouvez poser vos questions sur le cours au prof en début de session. Ensuite, il / elle vous sépare en petits groupes de travail et vous pratiquez sur les données de nos partenaires.

3 sessions sont aussi dédiées à votre projet de fin et sont individuelles.

Quels sont les prérequis pour participer à la formation ?
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Avoir au minimum 1 an d'expérience professionnelle.
Savoir utiliser les Tableaux Croisés Dynamiques et les RECHERCHEV sur Excel / Google Sheets.

En revanche, pas besoin de maitriser ni SQL, ni Python, nous sommes là pour ça !

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