Ecole d'hiver - Du traitement des données à la construction d’un bon modèle prédictif : Intelligence Artificielle et Machine Learning en Python
[5 jours] - [débute le 25-01-2027 à 09:00] - [Français] - [Louvain-la-Neuve]
Vous avez de bonnes notions de programmation... Vous désirez découvrir les notions d'Intelligence artificielle et de Machine learning ? Cette école d'hiver est faite pour vous !
Python est un langage de programmation polyvalent utilisé pour explorer, comprendre les données et pour la prédiction. Libre et disponible gratuitement, ce langage de programmation s'enrichit régulièrement de nouveaux modules mis à disposition par les utilisateurs. Il est devenu un des outils de référence en data science.
Le machine learning (ou apprentissage automatique) est une branche de l’intelligence artificielle qui permet à un système d’apprendre à partir de données sans être explicitement programmé. Il utilise des algorithmes pour détecter des motifs et faire des prédictions ou prendre des décisions. Plus il reçoit de données, plus il peut s’améliorer de façon autonome.
Objectifs de la formation
Cette école d'hiver a pour objectif d'initier les participants aux différentes étapes nécessaires pour extraire de l'information pertinente d'un large ensemble de données.
La formation débutera avec Python par un tour d'horizon des bonnes pratiques à adopter lors du traitement, de la préparation et de la visualisation d'un jeu de données. Cette première partie sera complétée par une exploration de Power BI, un outil de visualisation largement utilisé en entreprise, ainsi que par un aperçu des concepts clés du data engineering. La formation se concentrera ensuite sur l'intelligence artificielle et le machine learning. Nous présenterons les principaux modèles, avec pour objectif de comprendre leur fonctionnement, avant de les mettre en pratique avec le logiciel Orange pour les créer et les déployer en production.
L'ensemble des concepts théoriques sera illustré par un cas d'usage fil rouge portant sur l'analyse et la prédiction du churn.
Prérequis
Les participants devront posséder de bonnes connaissances ainsi qu’une certaine expérience en programmation. Des connaissances de base en Python peuvent être utiles.
Contenu
Traitement et Visualisation des données en Python
- Prendre conscience des premiers réflexes à avoir en se lançant dans un projet data science.
- Apprendre à se poser les bonnes questions : fondements de l’approche scientifique.
- Présenter les librairies de traitement et visualisation de données de Python (telle que pandas, matplotlib, seaborn) afin d’explorer et auditer les données sur le churn.
- Cette partie se voudra complémentaire aux premières explorations faites en Python.
- Découvrir Power BI, un outil de visualisation régulièrement utilisé dans l’industrie, en apprendre les principes de base et réaliser des premières visualisations.
- Apprendre les différents moyens d’importer des données dans Power BI, ainsi que réaliser un premier traitement grâce au Power Query.
- Comprendre le fonctionnement du DAX, l’outil de calcul intégré à Power BI, pour créer des nouvelles variables et mesures.
- Approfondir les différents niveaux des hiérarchies et utiliser les filtres.
- Appliquer les apprentissages en réalisant un premier rapport complet.
- Définir les rôles et responsabilités des Data Engineers.
- Parcourir les concepts clés du Data Engineering : Pipelines, Modélisation, Qualité, Catalogue, Gouvernance et DevOps.
- Illustrer les outils exploités pour mettre en oeuvre ces concepts.
- Présenter un aperçu de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique (machine learning) et découvrir les différents types d’algorithmes d’IA et de ML.
- Introduire et explorer les concepts derrière l'IA et le ML.
- Présenter les différentes étapes du processus de développement du modèle ML, y compris la préparation des données, l’entrainement, l’évaluation et le déploiement.
Lieu
Louvain-la-Neuve : SOCRATE 031-032 - Localiser l'adresse sur Google Maps
(Cette salle est climatisée. Prévoyez de quoi vous couvrir !)
- Place Cardinal Mercier, 10-12 - Rez-de-chaussée -
Public
Cette formation est accessible à tous moyennant une inscription préalable. Reconnue par l'IABE, l'école d'hiver donne lieu à des points CPD (6.5 / jour).
Le tarif de la formation est le suivant :
Jusqu'au 15 décembre :
- Membre UCLouvain ou chercheur d'une autre Université : 650€
- Personne externe à l'UCLouvain : 1400€
A partir du 15 décembre :
- Membre UCLouvain ou chercheur d'une autre Université : 850€
- Personne externe à l'UCLouvain : 1700€
Les frais d’inscription sont dus dès l’inscription et seront facturés dans leur intégralité en cas d’annulation par le participant après le 20 novembre. Si l’annulation est demandée par écrit avant cette date, seule une retenue de 150€ pour frais administratifs sera opérée.
Le maintien de l’école d’hiver est conditionné par l’inscription d’un nombre suffisant de participants. Les participants seront tenus informés d’une éventuelle annulation au plus tard le 12 janvier. En cas d’annulation, le montant payé pour l’inscription sera reversé dans son intégralité.
Plage horaire de la formation
25-01-2027 de 09:00 à 18:00
26-01-2027 de 09:30 à 17:30
27-01-2027 de 09:30 à 17:30
28-01-2027 de 09:30 à 17:30
29-01-2027 de 09:30 à 17:30
Tarif
Membre UCLouvain, Facture honorée par une université, Membre des Cliniques UCLouvain, Etudiant UCLouvain, Chercheur, Membre SHS Namur : 130 euros par jour soit un total de 650 euros
Entreprise, Particulier, Demandeur demploi : 280 euros par jour soit un total de 1400 euros
Aide financière
Cette formation est reconnue par l'IABE et permet de ce fait aux participant·es d'obtenir des points CPD.
(Ceci est d'ailleurs vrai pour l'entièreté de l'offre de formations du SMCS.)
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Outils utilisés durant la formation
Python
30 places disponibles.
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