Formation Intelligence Artificielle. Maîtrisez l’Analyse de Données en 5 Jours

Plongez au cœur de la Data Science et de l’IA pour exploiter pleinement le potentiel de vos données. Cette formation de 5 jours à Bruxelles vous permettra de maîtriser les outils et techniques essentiels (Python, R, SQL, etc.) afin d’analyser, d’interpréter et de valoriser de larges volumes de données. Vous développerez des compétences fondamentales pour la réalisation de projets data, depuis l’exploration jusqu’à la mise en production de modèles prédictifs.

Objectifs Pédagogiques

  • Comprendre les Fondamentaux de la Data Science : cycle de vie d’un projet data, types de données, gestion et gouvernance.
  • Maîtriser les Langages et Outils Clés : Python, R, SQL, bibliothèques de data science (NumPy, pandas, R tidyverse), environnements d’analyse.
  • Explorer et Préparer les Données : nettoyage, transformation, visualisation, identification des patterns et anomalies.
  • Mettre en Œuvre des Modèles IA : introduction au machine learning, apprentissage supervisé et non supervisé, évaluation des performances.
  • Déployer et Industrialiser : gestion des environnements, intégration dans des workflows, bonnes pratiques de MLOps (selon niveau d’intérêt).

Public Concerné

  • Analystes, Ingénieurs, Data Scientists débutants souhaitant structurer leurs connaissances en Data Science et IA.
  • Chefs de Projet, Managers, intéressés par la mise en place de projets data dans leur organisation.
  • Étudiants, Passionnés de Données, désirant acquérir des compétences opérationnelles en Python, R, SQL et en machine learning.

Prérequis

  • Connaissances de base en informatique (gestion de fichiers, notions de scripting).
  • Pas de compétences avancées en programmation : la formation débutera aux bases de Python/R et s’adaptera aux différents niveaux.
  • Posséder un ordinateur portable avec droits d’installation (ou un environnement virtuel/cloud) est recommandé.

Programme de la Formation Intelligence Artificielle(5 Jours)

Jour 1 : Fondamentaux et Environnements Data

Matin (9h00 – 12h30)

  1. Introduction à la Data Science et à l’IA
    • Définition, enjeux, cycle de vie d’un projet (CRISP-DM ou autre).
    • Types de données (structurées, non structurées), big data vs. data classique.
    • Panorama des outils : Python, R, SQL, notebooks, IDE, services cloud.
  2. Environnements d’Analyse et Gestion des Données
    • Installation et configuration (Anaconda, RStudio, notebooks Jupyter).
    • Introduction aux bases de données SQL : requêtes simples, manipulations (SELECT, JOIN, GROUP BY).
    • Intégration Python/R ↔ SQL pour extraire et charger des données.

Après-midi (14h00 – 17h30)
3. Prise en Main de Python et R

  • Syntaxe de base (variables, boucles, conditions) dans Python et R.
  • Gestion des packages : pip, conda, CRAN, tidyverse, etc.
  • Exercices pratiques sur des datasets simples (import, export, manipulations basiques).
  1. Exercices Dirigés
    • Mise en place d’un mini-projet : collecte de données via SQL, traitement basique en Python ou R.
    • Discussion sur l’ergonomie et le workflow.

Jour 2 : Manipulation et Exploration des Données

Matin (9h00 – 12h30)

  1. Manipulation Avancée avec Python (pandas) et R (dplyr, tidyr)
    • Création de DataFrames, filtrages, groupements, agrégations.
    • Traitement des valeurs manquantes, nettoyage, encodage.
    • Fusion, jointures, pivot, reshaping de tables.
  2. Visualisation et Analyse Préliminaire
    • Python : matplotlib, seaborn ; R : ggplot2, plotly.
    • Graphiques basiques (histogrammes, scatter plots, boxplots) et multifactoriels.
    • Indicateurs statistiques : moyenne, médiane, écart-type, corrélations, distributions.

Après-midi (14h00 – 17h30)
3. Études de Cas Exploratoires

  • Analyse des corrélations, outliers, patterns dans les données.
  • Approche EDA (Exploratory Data Analysis) : itérations, questionnements.
  • Discussion sur la qualité des données, la rédaction d’un rapport d’exploration.
  1. Exercice Pratique
    • Mise en place d’une analyse exploratoire complète sur un dataset (marketing, finance, etc.).
    • Synthèse et restitution, feedback collectif.

Jour 3 : Introduction au Machine Learning

Matin (9h00 – 12h30)

  1. Fondamentaux de l’IA et du Machine Learning
    • Apprentissage supervisé vs. non supervisé, évaluation, métriques (accuracy, RMSE, etc.).
    • Algorithmes basiques : régression linéaire, classification (logistic regression).
    • Librairies : scikit-learn pour Python, caret ou tidymodels pour R.
  2. Mise en Œuvre
    • Pipeline ML : train/test split, cross-validation, normalisation, encodage.
    • Entraînement et prédiction : étapes clés, suivi des performances.
    • Introduction aux algorithmes plus avancés (random forest, SVM, k-means).

Après-midi (14h00 – 17h30)
3. Exercices et Cas Concrets

  • Construction d’un modèle de régression (prédiction de prix, etc.)
  • Classification binaire (exemple : churn, détection de fraude).
  • Débriefing sur l’interprétation des résultats et leurs limites.
  1. Conclusion & Perspectives
    • Discussion sur le déploiement (API, batch, MLOps), monitoring des modèles.
    • Retours personnalisés, questions/réponses.
    • Remise d’un support de cours, plan d’action pour aller plus loin.

Jour 4 : (Optionnel / Personnalisable)

Selon le niveau et les besoins du groupe, possibilité d’aborder :

  • Big Data : Spark, Hadoop.
  • Deep Learning : initiation TensorFlow, PyTorch.
  • Projets d’intégration : industrialisation, dockerisation, CI/CD, etc.

(Contenu à préciser si 4e jour souhaité.)

Jour 5 : (Optionnel / Personnalisable)

Possibilité de réaliser un Atelier Final approfondi ou d’explorer d’autres thèmes IA (NLP, computer vision).

(Contenu à préciser si 5e jour complet.)

Points Forts

  • Formation Intensive sur 5 Jours : une immersion pour couvrir le cycle complet de la Data Science et des bases de l’IA.
  • Alternance Théorie/Pratique : démonstrations, exercices progressifs, mini-projets concrets.
  • Formateurs Spécialisés : experts en data science, Python, R, SQL et techniques de machine learning.
  • Support Pédagogique Complet : tutoriels, notebooks, codes d’exemple, ressources de référence (Kaggle, doc officielles, etc.).

Modalités Pratiques

  • Durée : 5 jours (35 heures de formation)
  • Horaires : 9h00 – 12h30 / 14h00 – 17h30
  • Lieu : Bruxelles, Belgique
  • Matériel Requis :
    • Ordinateur portable (Windows, macOS ou Linux)
    • Python (3.x), R, SQL (client / server si possible)
  • Accessibilité : contactez-nous pour tout aménagement ou besoin spécifique

Inscription & Renseignements

Rejoignez notre Formation Data Science et IA de 5 jours à Bruxelles et développez les compétences essentielles pour analyser et interpréter vos données avec Python, R et SQL, tout en explorant les fondements de l’Intelligence Artificielle.