SPARK : Machine Learning Avancé
Description de la formation
SPARK est devenu un incontournable pour le Machine Learning dans un contexte Big Data. Vous voulez apprendre à implémenter toutes les étapes d'un cycle analytique? Nettoyage des données, feature engineering, paramétrisation des modèles, industrialisation des flux analytique : cette formation couvre toutes ces techniques et leur application avec Spark.
Cette formation est constituée de plus de 70% de travaux pratiques et projets pour un meilleur approfondissement.
Les objectifs de ce module de formation :
- Comprendre le cycle analytique avec Spark
- Apprendre à utiliser Docker ou le Cloud pour créer un environnement de test et développement
- Apprendre à préparer les données : Nettoyage et feature engineering
- Apprendre à paramétrer des modèles d'apprentissage sous Spark et les évaluer
- Découvrir et MLOps et l'utilisation de MLFlow
- Apprendre à industrialiser un modèle analytique
La formation « SPARK : machine Learning avancé » couvre en trois journées complètes l’ensemble de ces objectifs grâce à des exposés théoriques enrichis par des exercices pratiques.
Prérequis
• Savoir développer avec Spark en Scala ou avec Python
• Avoir une connaissance d’algorithmes de Machine Learning
Pour tous ces prérequis, vous avez la possibilité d’évaluer votre niveau en ligne
Durée
3 jours soit 21 heures
Tarif Inter-Entreprises
1 650 € H.T. par personne pour l’ensemble de la prestation comprenant :
- La formation en salle virtuelle dédiée
- Le support de cours électronique
- Les exercices pratiques sur machine virtuelle
- L’envoi à l’entreprise des documents administratifs par courriel (feuilles de présence, évaluations de satisfaction si complétées, attestations de fin de formation)
Cette formation peut être déployée sur votre site en Intra-entreprise : demandez un devis à contact@fctsolutions.com ou 01 43 67 32 52
Notre formateur
Le formateur FCT Solutions est un consultant et formateur expert dans son domaine.
Il délivre chaque année avec succès plusieurs sessions de formation et est également impliqué dans des projets BIG DATA ambitieux auprès de grands comptes français et européens.