Formation
Machine
Learning
Durée : 2 jours
Apprenez pas à pas à utiliser des algorithmes de machine learning pour votre marketing digital : 2 jours pour mener un projet de A à Z.
DATA SEO LABS est un organisme de formation référencé au Datadock.
2 jours pour
expérimenter le machine learning
Cette formation au machine learning a été pensée pour être accessible à tous, sans aucune connaissance technique et sans AUCUN pré-requis. Dès la première heure, vous serez directement plongé dans un projet de Machine Learning réel, tiré du monde du marketing digital. Vous serez guidé pas à pas pour faire de votre projet une réussite.
Analyse et préparation des données, choix des algorithmes, création d’un modèle de prédiction, vous apprendrez tout cela pendant ces 2 jours dans lesquels chaque module est prévu pour vous permettre de développer de nouvelles compétences concrètes. Prêt à faire un saut dans le futur ?
8 places par session
2 formateurs à vos côtés
2 jours en immersion
Accès aux notebooks
Programme de la
formation Machine learning
Module 1
Votre première prédiction
Lancez votre 1er algorithme de machine learning de classification, et découvrez l’utilisation des Notebooks Jupyter
Module 2
Intro au Machine Learning
Au travers d’exemples métiers concrets, découvrez le monde du machine learning, ses enjeux et ses grands concepts
Module 3
Workflow Machine Learning
De A à Z, parcourez les grandes étapes d’un projet de Machine Learning et développez les bons réflexes.
Module 4
Préparation et analyse des data
Découvrez les techniques d’exploration des données, et apprenez à les préparer en vue de la création d’un modèle prédictif
Module 5
Les algorithmes
Régression, Arbre de décision, Random forest… Découvrez les principaux algo de ML et leurs fonctionnements (cas pratique)
Module 6
Performances d’un modèle
Après quelques révisions des bases de statistiques, découvrez comment évaluer l’efficacité de votre prédiction
Module 7
Astuces de Data Scientist
Comment éviter les pièges du machine learning et booster les perfs de votre modèle ? Apprenez à penser en data scientist
+ de 150 entreprises
nous font confiance
Les formateurs
La formation Machine Learning est destinée aux professionnels du marketing digital et du e-commerce qui souhaitent découvrir les opportunités offertes par l’intelligence artificielle et plonger dans l’univers incroyable de la prédiction.
- Experts SEO / SEA
- Traffic manager
- Digital marketer
- Chef de produit
- Chef de projet
- Digital analyst
- Data analyst
- Web analyst
- Directeur e-commerce
- CEO / Fondateur de start-up
- Développeur
- Data scientist
- Responsable acquisition online
- Consultant
- Business developer
Mon PC doit-il être puissant pour suivre la formation machine learning ?
Non. La plupart des TP qui requièrent de la puissance de calcul se déroulent sur le cloud. Vous pouvez donc venir avec votre ordinateur portable habituel.
Est-il possible de privatiser la formation dans mon entreprise ?
Oui. La formation Machine Learning est idéale pour offrir à vos équipes marketing digital de nouveaux réflexes pour exploiter le plein potentiel des données à leur disposition. A l’issu de cette formation ils seront capable de piloter un projet machine learning complet et d’en gérer chaque étape d’un point de vue opérationnel. Grâce au machine learning, les systèmes informatiques peuvent aujourd’hui apprendre à prédire le futur grâce à la donnée : un avantage concurrentiel pour tous les spécialistes du marketing digital qui sauront s’en servir.
En privatisant la formation, vous assurez à vos équipes une montée en compétences rapide et homogène. Tous les exemples et TP sont ainsi adaptés à vos propres sites web pour favoriser l’exploitation directe des bénéfices de la formation.
Vous souhaitez organiser une formation Machine Learning dans votre entreprise ? Contactez-nous
La formation Machine learning est-elle certifiante ?
Oui. La certification Machine Learning atteste de vos compétences dans la gestion d’un projet machine learning : choix des données, préparation des données, choix des algorithmes, exploitation et évaluation des résultats produits par les algorithmes.