Ce que vous apprendrez

Tout au long du cours, vous apprendrez les concepts de base afin de comprendre et d'appliquer des analyses avancées.

  • Utiliser un modèle de régression pour automatiser des tâches

  • Développer une Preuve de Concept low-code en machine learning

  • Développer sa capacité à déceler des tâches à automatiser

Tarification sociale

Uluumy souhaite rendre l'intelligence artificielle accessible à toutes et à tous. Pour le permettre, notre plateforme propose une tarification sociale pour ce cours.

  • Votre expérimente d'apprentissage

    Apprendre par la pratique, développer votre intuition et comprendre les concepts de base.

  • Notre objectif

    Vous fournir une expérience d’apprentissage pour vous aider à atteindre vos objectifs.

  • Prérequis

    La volonté d'apprendre de nouvelles méthodes et de nouveaux outils.

  • Applications

    Préparation des données. Automatisation de rapport. Exploration et analyse des données. Modélisation

  • Outils

    SQL, Power BI, KNIME, Jupyter Notebook, Python, PyCaret

Approche pratique

Ce cours est conçu autour d'étude de cas à réaliser en étapes sous forme de laboratoire.

  • 15 projets pratiques

  • 5 ateliers

  • 10 cours de support

  • Laboratoires virtuels

  • Mentorat

Description

Le but du cours en cohorte est de libérer le potentiel de la science des données pour votre carrière et votre organisation. Ce cours est conçu autour d'étude de cas à réaliser en étapes sous forme de laboratoire. Tout au long du cours, vous apprendrez les concepts de base afin de comprendre et d'appliquer des analyses avancées. Ce cours s’adresse à tout le monde. En particulier, nous croyons que le cours sera très utile aux professionnelles et analystes de données (marketing, finance, RH, etc.) et d’affaires désireuses de maîtriser des techniques avancées en IA. La combinaison des connaissance métiers avec les analytiques avancées, permettra aux entreprises, grâce à ses talents en interne de: Créer de la valeurs (nouveaux produits et services), augmenter ses revenus (en augmentant la capacité du département de marketing et de vente) et réduire ses coûts.

Suivre les cours de préparation (à votre rythme)

3 sessions optionnelles de coworking virtuel sont organisées pour créer un esprit de collaboration et répondre à vos questions concernant les cours de préparation

  • Le mardi 01 novembre de 13h à 16h: Coworking virtuel (optionnel)

  • Le mercredi 02 novembre de 13h à 16h: Coworking virtuel (optionnel)

  • Le jeudi 03 novembre de 13h à 16h: Coworking virtuel (optionnel)

Les bases de la statistique

Une approche basée sur la pratique

Les bases de Python pour la science des données

Apprendre les bases de python pour la science des données

Les bases du logiciel KNIME

Apprendre les bases du logiciel KNIME pour la science des données

Calendrier de la semaine #1

En plus des 2 ateliers, 2 sessions optionnelles de coworking virtuel seront disponibles

  • Le lundi 07 novembre 2022: SQL pour l’analyse des données

  • Le mardi 08 novembre 2022 : Coworking virtuel (optionnel)

  • Le mercredi 09 novembre 2022 : Analyse exploratoire des données

  • Le jeudi 10 novembre 2022 : Coworking virtuel (optionnel)

SQL pour l'analyse des données

Automatiser la préparation et l'extraction de vos données

Analyses exploratoires des données

Transformer les données en un avantage concurrentiel. Utiliser la statistique descriptive pour la résolution de problèmes de gestion

Calendrier de la semaine #2

En plus des 3 ateliers, 2 sessions optionnelles de coworking virtuel seront disponibles

  • Le lundi 14 novembre 2022: Concevoir un tableau de bord efficace

  • Le mardi 15 novembre de 13h à 16h: Coworking virtuel (optionnel)

  • Le mercredi 16 novembre: Applications des modèles de régression en entreprise

  • Le jeudi 17 novembre de 13h à 16h: Coworking virtuel (optionnel)

  • Le vendredi 18 novembre : Applications de l’apprentissage automatique en entreprise

Concevoir un tableau de bord efficace

Transformer vos rapports en outils d'aide à la décision

Applications des modèles de Régression en entreprise

Développer des modèles d'aide à la décision et d'automatisation des tâches.

Applications de l'apprentissage automatique en entreprise

Développer des modèles d'aide à la décision et d'automatisation des tâches

Calendrier de la semaine #3

Vous avez le choix parmi deux listes de projets pratiques pour renforcer votre apprentissage et élargir vos connaissances

  • Le lundi 21 novembre de 13h à 16h: Coworking virtuel (optionnel) : Q&A sur les deux semaines

  • Le mardi 22 novembre : Coworking virtuel (optionnel), projets pratiques

  • Le mercredi 23 novembre 2022 de 13h à 16h: Coworking virtuel (optionnel), projets pratiques

  • Le jeudi 24 novembre de 13h à 16h: Coworking virtuel (optionnel), projets pratiques

Projets pratiques: renforcer vos apprentissage

Ces projets vous permettent de renforcer vos apprentissages des deux premières semaines

  • Construction d’un modèle de prédiction des défection

  • Mettre en place un modèle d’attribution marketing

  • Mettre en place une segmentation des clients

  • Construction d’un modèle score de prospects

  • Analyse des sentiments avec du traitement du langage naturel (NLP)

Projets pratiques: élargir vos connaissances

Des projets qui abordent des concepts nouveaux

  • Concevoir un système de recommandation

  • Applications commerciales de l’analyse des réseaux sociaux

  • Application de l’analyse géospatiale pour les affaires

  • Application d’algorithmes de détection d’anomalie en entreprise

Notre équipe d'instructeurs

Mohamed Jendoubi

Scientifique de Données, Fondateur d'Uluumy

Je suis passionné par l’intelligence artificielle, l’entrepreneuriat et l’apprentissage de nouvelles connaissances. Je suis motivé chaque jour par la volonté d’avoir un impact positif autour de moi. À la Banque de développement du Canada (bdc), où j’ai été en poste pendant plus d’une décennie comme scientifique de données, j’ai contribué à plusieurs projets analytiques et de transformations numériques au sein des équipes de marketing et de financement. Mon travail au sein de la bdc, m’a aussi permis de constater l’ampleur des défis de transformations numériques pour les petites et moyennes entreprises. Pour réussir leur transformation, ces entreprises ont besoin d’améliorer la compétence de leurs employés. J’ai fondé Uluumy, pour aider à transformer les défis vécus par les entrepreneurs et les professionnels en opportunités en misant sur le développement professionnel et la formation continue.

Valentin Mourtialon

Partenaire Formation

Data scientist autodidacte et passionné par la transmission de connaissance, je suis convaincu que toute la puissance des données est à la portée de chacun.e. En mettant la pratique au cœur du processus d'apprentissage, j'aborde les grands concepts relatifs à la data science et tente de les rendre intelligibles. La vitesse à laquelle la donnée, au sens large, transforme les industries, nécessite une grande adaptation de la part des professionnel.le.s. Cette nouvelle demande ne peut pas être entièrement satisfaite par le modèle académique classique. Uluumy participe à la création d'un monde dans lequel s'informer et s'instruire n'est plus le privilège d'une partie de l'humanité mais devient une ressource accessible partout et pour toutes et tous.

Justin Bélair

Partenaire Formation

En tant que mathématicien et statisticien de formation, j'ai cumulé une grande diversité d'expériences en data science et en enseignement. Comme chargé de cours dans deux universités, je suis appelé à enseigner tant les concepts théoriques quantitatifs (mathématiques, statistique, finance, économie, etc.) que l'utilisation d'outils informatiques importants en data science (SQL, R, SAS, etc.). J'ai toujours pour objectif de montrer la beauté, la profondeur et la puissance des concepts théoriques en les exposant d'une façon qui résonne chez l'étudiant.e pour permettre son épanouissement.
  • C’est quoi un cours en cohorte?

    La cohorte permet aux étudiant-e-s de suivre le cours au même rythme. Le cours commence a une date fixe. Le contenu du cours est rendu disponible d’une manière progressive (chaque début de semaine). Ce mode de fonctionnement améliore votre expérience d’apprentissage et augmente votre engagement entre autres grâce à la communauté privée, l’espace de discussion, le mentorat et le coaching de groupe.

  • Comment se déroule l'atelier

    Nous utiliserons l’outil Zoom.

  • Comment fonctionne la classe virtuelle

    La classe virtuelle est consacrée à répondre à vos questions relatives au cours de support de l'atelier du jour. La deuxième partie de la session sera consacrée aux projets pratiques