Créer des solutions d’IA avec Python

Cours 1 – La Data Science et le Machine Learning avec Python

1. Installation et prise en main de l’environnement de travail

• Qu’est-ce que la Data Science ?
• Présentation et installation d’Anaconda
• Maîtrise du notebook Jupyter : les bases et l’enregistrement du travail

2. Les bases du langage Python

• Concept et déclaration d’une variable
• Les chiffres et les opérateurs mathématiques
• Les strings et les opérateurs
• Maîtrise de Jupyter Notebook : session 2

3. Les conditions

• Les conditions logiques
• La structure des conditions

4. Les listes

• Concept, déclaration, consultation, manipulation et analyse d’une liste en Python

5. Les dictionnaires

• Qu’est-ce qu’un dictionnaire ?
• Navigation et manipulation d’un dictionnaire
• Les dictionnaires multi-valeurs

6. Les boucles

• Concept des boucles avec while
• La boucle for
• Création de listes de chiffres

7. Les fonctions

• Le concept, les paramètres et “return” d’une fonction
• Les paramètres optionnels
• TP : Les boucles et les fonctions – Analyse des données du Titanic

8. Les librairies

• Importer et utiliser une librairie
• Utiliser le gestionnaire PIP

9. Maîtriser la librairie Numpy

• Créer un tableau et sélectionner des valeurs
• Opérations sur un tableau
• Analyse et manipulation d’un tableau
• La fonction arange

10. Maîtriser la librairie Pandas

• Créer un premier DataFrame
• Comprendre la composition d’un DataFrame
• Navigation et création d’une boucle dans un DataFrame
• Data Cleaning
• Premières analyses avec Pandas
• Introduction au Feature Modeling
• Rassembler plusieurs jeux de données dans un DataFrame
• Gestion des dates
• Modifier le paramétrage de Pandas

11. Apprendre la Data Visualisation

• Créer son premier graphique
• Gestion du multi-graph
• Types de graphiques :
  • Bar chart
  • Histogramme de répartition
  • Nuage de points et scatter matrix
• Utilisation de la librairie Seaborn

12. Maîtriser les API pour extraire de la data

• Qu’est-ce qu’une API ?
• Le format JSON
• Comment requêter une API en Python ?
• Transformer du JSON en DataFrame
• Dynamisation du paramétrage des appels API

13. Apprendre le Web Scraping

• Qu’est-ce que le Web Scraping ?
• La librairie BeautifulSoup

14. Maîtriser le langage SQL

• Introduction au SQL
• Filtres sur une base de données
• Tri et calculs en SQL
• GROUP BY et les alias
• Concepts de clé primaire et étrangère
• Jointures en SQL

15. Une première approche de la statistique descriptive

• Types de variables
• Statistiques de base
• Qu’est-ce que la loi normale ?

16. Le Machine Learning

• Le concept du Machine Learning
• Comprendre le type de problème à résoudre
• Data Cleaning :
  • Analyse de la valeur à prédire
  • Vérification du format des colonnes
  • Gestion des valeurs manquantes
  • Correction des problèmes logiques des colonnes
• Data Modeling :
  • Concept de la régression linéaire
  • Split du jeu de données entre entraînement et test
  • Création d’un premier modèle uni-varié
  • Normalisation des variables et mise en pratique
  • Le dilemme biais-variance
  • Gestion des variables catégorielles

Cours 2 – Machine Learning : Concepts et Projets Pratiques

1. Introduction et notions transverses

• Qu’est-ce que la Data Science ?
• Machine Learning par secteur d’activité
• Machine Learning par type d’application
• Déroulement d’une étude en Data Science
• Méthodes descriptives et prédictives
• Vocabulaire en Data Science
• Environnement de développement
• Pré-requis :
  • Feature Scaling
  • Gestion des valeurs manquantes
• Construction et évaluation d’un modèle de Machine Learning

2. Machine Learning supervisé

Régression :

• Régression linéaire simple et multiple
• Arbres de décision
• Forêts aléatoires (Random Forest)
  • Intuition
  • Représentation graphique
  • Fine tuning
  • Avantages et inconvénients
  • Cas d’application
  • Hyper-paramètres
  • Code Python : démo, exercices et corrections
• Autres algorithmes :
  • XGBoost (Extreme Gradient Boosting)
  • KNN (K-Nearest Neighbors)
  • SVM (Support Vector Machine)

Classification :

• Régression logistique multiple
• Arbres de décision
• Forêts aléatoires (Random Forest)
• XGBoost (Extreme Gradient Boosting)
• KNN (K-Nearest Neighbors)
• SVM (Support Vector Machine)

3. Notions transversales disséminées dans le cours

• Validation croisée et Bagging
• Imputation des valeurs manquantes
• Hyper-paramètres (Hyperparameter Tuning)

Pour la certification TOSA Python, des connaissances de base en statistique, en programmation Python et une compréhension fondamentale des principes de la Data Science.

Pour la certification Certified AI Project Manager, le candidat doit être titulaire d’un diplôme ou Titre RNCP de niveau 5 (BAC+2 et supérieur).Dans le cas où le candidat n’a pas ce niveau de diplôme, il doit justifier d’au moins 2 années d’expériences dans des responsabilités en adéquation avec la certification. Dans ce cas, une demande doit être adressée au certificateur qui est le seul à pouvoir valider l’inscription.

En suivant cette formation, vous vous engagez à vous présenter à l’examen de la certification TOSA® Python “Programmer et automatiser des tâches avec Python (Tosa)” inscrite au répertoire spécifique n°RS 6962. Cette formation permet de préparer tous les niveaux de cette certification.

1. La certification TOSA Python

Skills4all est un centre agréé TOSA® par la société ISOGRAD spécialisée dans l’évaluation des compétences dans le domaine de l’utilisation des outils informatiques. Skills4all permet le passage des tests d’évaluation et de certification TOSA® à distance.

Déroulement de la certification

Ce parcours de formation comprend le passage de la certification TOSA®Python sur la plateforme en ligne de notre partenaire ISOGRAD, accessible sur un site sécurisé certifié par GéoTrust Extended Validation SSL CA.

L’examen du TOSA® Python dure 90 minutes et comporte 35 questions. Les résultats se basent sur un score qui s’étend sur une échelle de 1 à 1000. La difficulté de l’examen s’adapte à votre niveau.

La certification TOSA® doit être passée en condition d’examen. La surveillance est faite par un logiciel de e-surveillance et l’examen est enregistré à des fins de contrôle. Le jour du passage de l’examen vous devez être seul dans une pièce adaptée et isolée, les téléphones portables, tablettes, casques audio et documents sont interdits (papier blanc et stylo autorisés, aucune pause ou interruption ne peut avoir lieu durant l’examen, aucune aide extérieure n’est tolérée, le candidat doit être visible à la webcam durant la totalité de sa certification.

Une fois l’examen réalisé, l’apprenant peut consulter en direct ses résultats. Il reçoit sous cinq jours ouvrés par e-mail, le rapport détaillé de ses compétences, ainsi qu’un diplôme si son score est supérieur à 551 points.

Les différents niveaux de la certification

La certification TOSA Python repose sur certification inscrite au Répertoire Spécifique N°RS6962 – TOSA Python qui permet l’évaluation des compétences des candidats dans l’utilisation du logiciel Python. A l’issue du test, le candidat se voit attribuer un score (0 à 1000), correspondant à un niveau (opérationnel, avancé ou expert), ce qui lui permettra de faire valoir ses compétences sur le marché du travail.

Voici les scores associés aux différents niveaux :

•Niveau opérationnel (score TOSA 551 à 725)

•Niveau avancé (score TOSA 726 à 875)

•Niveau expert (score TOSA 876 à 1000)

Pour plus d’informations sur les compétences associées à chaque niveau, veuillez consulter la fiche correspondante du répertoire spécifique : https://www.francecompetences.fr/recherche/rs/6962/

2. Certification Certified AI Project Manager (CAIPM) de Bestcertifs

Cette certification de Bestcertifs permet de valider les compétences d’un professionnel expert dans la capacité à gérer des projets d’intégration et de développement de l’intelligence artificielle dans une entreprise.

Modalités de l’examen et règles de validation

Le passage de l’examen est décrit dans la procédure de certification intégrée à la plateforme https://exam.bestcertifs.com.Il consiste en un questionnaire à choix multiples, se rapportant à des situations d’entreprises variées concernées par le sujet.L’examen se déroule sur la plateforme mentionnée plus haut. Veuillez noter les conditions techniques qui doivent être remplies 48h avant le passage de l’examen de certification.L’évaluation se fait à distance selon les modalités décrites dans la Procédure de Certification au paragraphe 1.2.3.1 Méthode d’évaluation- Nombre de questions: 100- Durée : 2h00- Score minimum : 75% de bonnes réponsesLe candidat devra télécharger le navigateur sécurisé spécifié dans la Procédure de Certification §1.2.1.

Passage de la certification

Il se déroule sur la plateforme du certificateur Bestcertifs.

A l’issue du test, le candidat se voit attribuer un score sur 100.

La certification Certified AI Project Manager (CAIPM) doit être passée en condition d’examen.

Inscription à l’examen

Cet examen pourra être passé à condition d’avoir respecté les obligations du CPF à savoir le passage obligatoire de la certification TOSA Python. Une fois cette condition respectée, demander votre inscription à l’examen Certified AI Project Manager (CAIPM) à l’adresse contact@skills4all.com.

L’objectif de cette formation est de vous permettre de préparer le passage de certification TOSA Python “Programmer et automatiser des tâches avec Python (Tosa)” inscrite au Répertoire Spécifique n°RS 6962.

Cette formation vous propose de plonger au cœur de ce sujet passionnant afin d’obtenir des connaissances opérationnelles sur un très large éventail de sujets.

Cette formation vous permet d’atteindre le niveau dit « expert» tel que défini dans le référentiel de certification TOSA.

Ce pack inclut une connexion personnalisée à la plateforme de notre partenaire ISOGRAD pour :

– un test d’évaluation (à utiliser au moment opportun pour vous)

– un test de certification

Cette connexion individualisée vous est transmise dès l’achat de ce pack.

Le Test d’évaluation TOSA® peut être passé par le candidat depuis n’importe quel endroit ayant un accès à Internet, avec ou sans surveillance, au moment opportun avant le test de certification.

La Test de Certification TOSA® doit être passée en conditions d’examen.

La certification associée à cette formation certifiante vous permet d’attester des compétences suivantes :

Domaine 1 : Langage et syntaxe

1.1 Maîtriser la syntaxe de base et les structures de contrôle : maîtriser la syntaxe de base de Python, incluant les boucles, les conditionnels et la gestion des erreurs, pour développer des programmes robustes et efficaces.

1.2 Définir et utiliser des fonctions : créer des fonctions en Python, comprendre la portée des variables, gérer les arguments et retours, et utiliser les fonctions lambda pour simplifier le code et améliorer sa lisibilité.

1.3 Appliquer des concepts avancés de programmation : utiliser les décorateurs, générateurs, compréhensions de listes et techniques asynchrones pour écrire un code Python plus performant et concis.

Domaine 2 : Structures de données et objets

2.1 Manipuler des types de données primitifs et composés : utiliser les listes, tuples, dictionnaires et ensembles, ainsi que les opérations courantes sur ces structures pour organiser et manipuler efficacement les données en Python.

2.2 Utiliser la programmation orientée objet : créer des classes, utiliser l’héritage et le polymorphisme, et appliquer des principes de conception avancée tels que les classes abstraites et les interfaces pour structurer des programmes orientés objet, facilitant la réutilisation et la maintenance du code.

2.3 Gérer et optimiser les données : manipuler les données de manière avancée avec des bibliothèques comme pandas et optimiser les structures de données pour améliorer les performances des programmes Python.

Domaine 3 : Modules et packages

3.1 Utilisation et création de modules : importer des modules existants, créer de nouveaux modules et structurer le code en modules réutilisables pour favoriser la modularité et la maintenabilité en Python.

3.2 Développer et distribuer des packages : créer et configurer des packages avec setuptools pour assurer leur distribution efficace.

3.3 Gérer les environnements et les dépendances : utiliser des environnements virtuels, gérer les dépendances avec pip et automatiser les configurations via Docker pour garantir des environnements de développement cohérents et reproductibles.

Domaine 4 : Optimisation de code

4.1 Analyser et profiler le code : utiliser des outils de mesure pour analyser la performance du code, identifier les goulots d’étranglement, et appliquer des méthodologies afin d’optimiser l’efficacité du programme.

4.2 Améliorer l’efficacité du code : appliquer des techniques pour réduire la complexité du code, optimiser les boucles et utiliser efficacement les ressources afin d’améliorer la performance globale des programmes.

4.3 Tester et déboguer : écrire des tests unitaires et d’intégration, utiliser des frameworks comme ‘pytest’ et appliquer des stratégies avancées de débogage pour garantir la qualité et la fiabilité du code.

Plus de détails sur la certification RS6962 : Certification RS6962

Dans ce parcours de formation vous serez également concevoir des solutions de machine learning appliquées pour répondre aux enjeux de votre entreprise en tant que Chef de Projet IA.

Formation en digital-learning, 100% en ligne, formée de vidéos, de quiz, de lectures et contenus complémentaires, d’un forum et selon les cas, de webinaires.

– conformément aux CGU du CPF (https://www.moncompteformation.gouv.fr/espace-public/conditions-generales-dutilisation) votre formation a une date de début et une date de fin contractuelle et convenues au moment de votre demande auprès du CPF. La formation doit avoir été réalisée entièrement à la date de fin de la formation.

– conformément aux CGU du CPF, vous serez présenté automatiquement à la fin de la période de formation au certificateur français inscrit au CPF. La planification de l’examen sera réalisée avec le certificateur français directement.

– si votre formation comprend une ou plusieurs certifications internationales, vous devrez nous en passer commande au maximum 1 mois après la date de fin de votre formation. Cette demande se fait par mail à l’adresse contact@skills4all.com. Si cette date est dépassée, il ne sera plus possible de passer commande de(s) la certification(s) internationale(s).

– nous vous encourageons à lire attentivement nos conditions d’usage de notre plateforme disponibles ici (https://lms.skills4all.com/admin/tool/policy/viewall.php). Ces conditions rappellent également les cas de force majeure acceptables en cas d’impossibilité de suivre la formation ou de passer sa certification.

Skills4All est le spécialiste des formations certifiantes sur les métiers du digital :

• Cybersécurité
• Intelligence artificielle
• Agilité
• Gestion de projet
• Automatisation
• Marketing digital
• Développement Web
• etc…

Notre spécificité : vous apprenez où vous voulez, quand vous voulez, grâce à une plateforme accessible 24/7/365 et un accompagnement spécifique. Nos formations ciblent les besoins du marché d’aujourd’hui et vous permettent d’acquérir les compétences clés des secteurs en pleine expansion.

Skills4All est accrédité par le COFRAC (Comité Français d’Accréditation) dans le domaine de la sécurité de l’information, selon la norme ISO 17024, la plus exigeante aujourd’hui. Cette reconnaissance garantit la qualité et la fiabilité de nos offres.

Le monde actuel n’a jamais eu autant besoin de compétences certifiées ; nous avons les cursus adaptés à vos ambitions.