Formation Data Analysis & Machine en e-learning

Maîtrisez les outils de Machine Learning dans un cadre industriel.
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Data Analysis

Formation Data Analysis & Machine Learning

Durée

50h

Tarif

1330 €Ht/pers
formation data analysis et machine learning

Devenez un expert de la résolution de problèmes industriels

La formation Data Analysis & Machine Learning vous permettra de maîtriser l'utilisation des outils de Data Analysis et de Machine Learning dans un cadre industriel. Vous apprendrez à situer le Machine Learning dans le contexte de l'IA et du Big Data, et de comprendre les différents algorithmes (régression, réduction de dimension, classification supervisée et non suppervisée).

A l'issue de la formation Data Analusis & Machine Learning, vous serez capable de préparer correctement les données, appliquer des méthodes de statistiques descriptives, utiliser des outils de réduction de dimension comme l'ACP et UMAP et utiliser des algorithmes de modélisation pour extraire toutes les informations de vos données et prendre les bonnes décisions.

Nos avantages

La formation Data Analysis & Machine Learning est animée et interactive. De nombreux exercices sur le logiciel Data Analysis d'Ellistat vous permettront de mettre en pratique la théorie.  Les ressources et l’aide fournies par nos équipes faciliteront l’assimilation des notions complexes.
Réussite certification

100%

De stagiaire satisfait de la formation Ellistat
Catalogue de formation disponible pour Ellistat

21

Formations disponibles en e-learning, mix-learning ou présentiel.
Satisfaction des clients

99%

Des stagiaires recommandent nos formations.
*septembre 2021 à  septembre 2024
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Objectifs

  • Connaître les principes et maîtriser l’utilisation des outils de Data Analysis et de Machine Learning dans un cadre industriel.
  • La formation est fondée sur les outils disponibles dans le module Data Analysis d’Ellistat.

Pour qui

La formation e-learning est destinée aux cadres, ingénieurs amenés à prendre des analyses de données de production pour en tirer une compréhension nouvelle ou un modèle prédictif de comportement.

Prérequis

  • Bases de l’usage d’internet et d’un navigateur web
  • Un titre de niveau II et/ou une première expérience professionnelle de 5 ans
  • Des notions élémentaires sur la qualité, le management des processus
  • Il n’est pas nécessaire d’être Green Belt Six Sigma ou Black Belt Six Sigma pour suivre cette formation

Durée

50 heures de cours et d’exercices. L’e-Learning est disponible 7j/7 24h/24 pendant 3 mois pour cette formation.

Moyens pédagogiques et techniques

  • Formation 100% E-Learning sur une plateforme dédiée
  • La pédagogie proposée est médiatisée (voix, texte, exercice), ludique et multimodale avec des tests à chaque cours
  • Exposés théoriques
  • Étude de cas concrets
  • Mise à disposition en ligne de documents supports PDF et Excel

Equipe pédagogique

Fort de plus de 30 ans d’expériences, riches d’enseignement et de mises en pratique, notre organisme de formation en qualité industrielle vous accompagne à travers une offre de formation et de conseil pour développer et améliorer vos performances et votre savoir-faire. Tous nos consultants sont Master Black Belt Lean Six Sigma et ont au moins 10 ans d’expérience dans l’application des outils du Lean et du Six Sigma dans le milieu industriel.

Accessibilité

Cette formation est accessible aux personnes en situation de handicap, merci de nous contacter pour les possibilités d’aménagement spécifiques. Nous mettrons tout en œuvre pour vous accueillir.

Programme

Situer le périmètre du Machine Learning et de l’analyse de données

  • Comprendre les objectifs du machine Learning
  • Situer le Machine Learning au regard de Big Datas, Intelligence Artificielle…
  • Savoir cartographier les différents outils, régression, réduction de dimension, clustering, classification supervisé (S), non supervisé (NS)
  • Comprendre ce que l’on peut faire et ne peut pas faire avec du Machine Learning

Préparer les données pour une analyse correcte

  • Savoir préparer un plan de collecte de données
  • Savoir faire un plan d’échantillonnage
  • Savoir appliquer les principes de statistique descriptive sur les données (type de loi, calcul des statistiques moyennes, médiane écart type, kurtosis, skewness…)
  • Savoir évaluer la présence de données aberrantes

Connaissance du principe : outils de réduction de dimension (NS)

  • Connaître le principe de la réduction de dimension
  • Connaître et mettre en œuvre les outils ACP, UMAP, TSNE
  • L’analyse en composantes principales
  • Analyse factorielle des correspondances
  • Analyse des correspondances multiples
  • Connaître et mettre en œuvre une carte T2

Classification non supervisée

  • Connaissance du principe : les outils de classification non supervisé (NS)
  • Classification hiérarchique : Dendrogramme, Variables, Individus
  • Connaître le principes des algorithmes K means, DBSCAN, Mean Shift

Apprentissage supervisé, Y continu

  • Connaître le principe et savoir mettre en œuvre les outils : régression linéaire, régression linéaire multiple
  • Connaître le principe des réseaux de neurones, savoir les mettre en œuvre sur cas simple

Apprentissage supervisé, Y discret

  • Régression logistique
  • Régression logistique ordinale
  • Classification supervisé SVM
  • KNN et arbre de décision

Métrique d’un classifieur

  • Courbe ROC et maîtrise de confusion
  • Métriques simples d’un classifieur
  • Métriques combinées
  • Intervalle de confiance sur les métriques

Mettre en pratique les outils de Machine Learning

  • Maîtriser l’utilisation du module Data Analysis d’Ellistat pour la mise en œuvre de tous les points du programme
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Vos retours d'experience

Aucune déception, bien au contraire car la formation suit un fil directeur. Un cas concret de problématique industriel très rafraichissant puisqu'il s'agit d'une brasserie !
Vincent
Quality Manager, SAINT GOBAIN
Cette formation m’a apporté des connaissances et une maitrise des outils de base en statistiques, directement applicables dans notre domaine d’action au travail.
Edgar
Technicien R&D, Groupe SEB
Méthodologie très abordable pour nous industriels, non scientifiques : découverte du test d’inversion, ergonomie et intuitivité du logiciel utilisé (Ellistat) par rapport à Minitab.
Laurent
Chef De Projet Matériaux, Chatelain G&F
Une formation ludique et pédagogique qui donne envie d’impliquer son équipe et déployer la démarche dans l’atelier.
Pascal
Chef d'atelier, Haute Horlogerie
La formation permet vraiment d’entrer en profondeur dans la méthode et le logiciel Ellistat est un vrai plus. Le formateur maitrise énormément son sujet et est très dynamique.
Clément
Ingénieur / Chef De Groupe Etude, Bosch Automotive
Le sujet est exploré dans les détails avec une progression logique durant la formation, sans être noyé par les informations. On a envie de mettre en application les découvertes et apprentissages.
Nathan
Ingénieur d'étude, ORANO
Je sais maintenant utiliser les outils de la méthode pour résoudre des problèmes mais aussi pour prouver que les actions mises en place améliorent la situation.
Pascal
Chef d'atelier, Haute Horlogerie

Un mode d'apprentissage

  • E-Learning
    Apprentissage en automonie
    1330
    • 50h de cours en e-learning
    • Support en ligne
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La certification a été délivrée au titre de la catégorie d’action suivante: Actions de formation
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