Data Science avec R

Objectifs, programme, validation de la formation

Objectifs

• Maîtriser l utilisation delabibliothèqueH2O - Gérer lesmodèles deMachine Learning etdeDeep Learning avecH2O - Connaître lescas d utilisation avecSpark.

Description, programmation

inf. h4 Machine Learning- Fondamentaux inf. h4 - Introduction auMachine Learning - Lesmodèles duMachine Learning - Deep Learning - AutoML inf. h4 Introduction àH2O inf. h4 - Présentation d H2O - Installation - Introduction àR inf. h5 Lesarbres inf. h5 - Introduction - Lesarbres dedécision - RandomForest - Random Forest avecH2O - Gradient Boosting Machine - Gradient Boosting Machine avecH20 - Overfitting etTrain Validation Test - Lavalidation croisée avecH20 inf. h4 Lesmodèles linéaires etautres inf. h4 - Introduction - Régression linéaire - Régression logistique - Naïve bayésien - Hyperparamètre Grid Search inf. h4 Data manipulation inf. h4 - Charger etexporter ladonnée avecH2O - Exploration dedonnées - Manipulation dedonnées inf. h4 Deep LearningH2O inf. h4 - Lesréseaux deneurones - Deep learning etleGridSearch - Régression enDeep Learning inf. h4 H2O architecture etsécurité inf. h4 - H2O Stack logiciel - APIREST - Interaction avecR - Sécuriser lesmodèles - SSL Sécurité inf. h4 Introduction auSparklingWater inf. h4 - Cas d utilisation nominale - Construction demodèles - Lemunging dedonnées - Lesprocessus enstream - Fonctionnalités - Lessources dedonnées supportées - Lesformats dedonnées supportés - Lesenvironnements d exécutions Spark supportés inf. h4 L APIH2O inf. h4 - Démarrage desservicesH2O - L allocation mémoire - Convertir duH2OFrame auRDD - Convertir duH2OFrame àunDataFrame - Convertir duRDD auH2OFrame - Convertir DataFrame auH2OFrame - Créer unH2OFrame àpartir d uneclé existante - Lemapping destypes entre H2OFrame etSpark DataFrame - Appeler lesalgorithmesH2O - Utiliser Spark Data Sources avec H2OFrame - Lire àpartir duH2OFrame - Enregistrer dansunH2OFrame - Charger etsauvegarder lesoptions - Spécifier lemode d enregistrement àappliquer inf. h4 H2O enproduction inf. h4 - Àpropos desPOJO etdesMOJO - MOJO QuickStart - POJO QuickStart - Exemple dedesign patterns - Ressources supplémentaires

Validation et sanction

Attestation de formation

Type de formation

Perfectionnement, élargissement des compétences

Niveau de sortie sans niveau spécifique

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Durée, rythme, financement

Durée 21 heures en centre

Modalités de l'alternance -

Conventionnement Non

Conditions d'accès

Niveau d'entrée sans niveau spécifique

Conditions spécifiques et prérequis Avoir desconnaissances enMachineLearningetR.

Périodes prévisibles de déroulement des sessions

Session débutant le : 01/01/2021

Adresse d'inscription
55 rue EUCLIDE
La Terra Verde 34000 Montpellier

Lieu de formation

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Organisme de formation responsable