Formation
Modèle de données en étoile
Modèle de données en étoile Mais pourquoi donc Microsoft conseille aussi fortement le modèle de données en étoile ? https://youtu.be/SuOGgq0Pqn0
31 mars 2025
Formations Triskill : Power Bi et Big Data
pour une intelligence artificielle dédiée à la protection des animaux, de la nature et de l'humanité
Fort d’une expérience désormais validée par la certification PL-300 de Microsoft, mes axes principaux d’accompagnement sont :
– L’aide à la réalisation de vos tableaux de bord et rapports Power BI ;
– La formation professionnelle à Power Bi de la connexion des données à la construction et au partage des tableaux de bords ;
– La migration de vos tableaux de bords (Tableau par exemple) vers Power Bi.
Mais je reste toujours disponible pour des formations dans mes domaines de compétence historiques :
– L’intelligence artificielle ;
– Le langage Python ;
– Les mathématiques et les statistiques.
Nous vous proposons de construire des formations courtes (ou pas) à la carte, en nous adaptant au plus près de vos besoins.
Le premier pas à réaliser consiste à nous contacter.
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Formation
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Formation
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BirdCLEF 2024 : partie analyse Voilà c’est fini ! Le projet est donc, de manière classique, décliné en 2 parties : une
10 juin 2024
Une formation au centre ?
Le plus possible nous vous confierons une mission adaptée à vos besoins. Puis, durant la ou les journées de formation, des problèmes personnalisés vous permettront de prendre en main les techniques (dont la liste est ci-dessous) auxquelles vous souhaitez être initié.
- Power Bi (PRIORITAIREMENT)
ou, le cas échéant :
- Initiation au langage Python
- Prise en main de Jupyter Notebook
- Les modules principaux datas de Python
- Importation des données
- De l’importance de comprendre les données
- Analyse de la qualité des données (taux remplissage, NaN, …)
- Filtre des données d’un dataframe
- Traitement des valeurs aberrantes
- Traitement des valeurs manquantes
- Traitement des features corrélées
- Jointure, concaténation et union de dataframes
- Feature engineering
- Préparation des données pour analyse métier
- Edition de graphiques et analyse métier
- Analyse univariée
- De l’importance des distributions normales
- Analyse bivariée
- ACP
- Anova
- Traitement des features catégorielles (encoding)
- Modèles linéaires d’apprentissage supervisé
- Modèles linéaires d’apprentissage non supervisé
- Baseline avec DummyRegressor
- Validation croisée des modèles
- Optimisation des principaux hyperparamètres (GridSearchCV)
- Métriques de mesure de performance d’un modèle
- Influence des principales features dans l’élaboration d’un modèle
Ci-dessus une illustration vidéo, extraite d’une formation en cours.
D’autres dates sont envisageables et notamment celles de votre choix.
Contactez-nous pour construire votre journée de formation !
Les 3 champs de compétences
Triskill est axé sur 3 grands champs de compétence, peu importe la durée des stages :
- Le Big Data (nouvelle dénomination plus réaliste de l’intelligence artificielle)
- Le langage Python (de l’initiation au mode expert)
- La data visualisation (Les modules Python, Tableau, Power Bi)
Les formations proposées se déroulent soit en présentiel soit à distance.
Hors stages pour les entreprises et commandes spéciales les données utilisées pour les sessions d’apprentissages seront basées sur le thème cher à Triskill : pour une intelligence artificielle dédiée à la protection des animaux, de la nature et de l’humanité.
Le Big Data : grandes étapes permettant d’aboutir à des données exploitables (récupération, nettoyage, analyse…) et machine learning (prédiction, classification, données textuelles, visuelles, scoring…)
Le langage Python : intitiation, modules scientifiques et/ou dédiés au Big Data, notebook, techniques de nettoyage et de modélisation.
La data visualisation : les modules Python Matplotlib et Seaborn, Tableau, Power Bi.
Les valeurs ajoutées de Triskill
- Présence de l’éthique dans le Big Data
- Convivialité
- Proximité de la nature
- Pédagogie individiualisée
Certification PL-300
Les tarifs des formations sont négociables car chaque contexte est particulier.