Catalogue de formation - Détail du contenu des formations - AVISIA
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Catalogue de formation
Détail du contenu des formations
Référence : AVI\2021\FORMATIONS
www.avisia.fr | 48, avenue Victor HUGO – 75016 PARIS | 01 44 17 14 00
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QUI SOMMES NOUS ?
Fondé en 2007, AVISIA est devenu au fil des ans un acteur de référence dans le domaine de la Data
avec une ambition simple :
métierde
Faire un métier deservice
service
partenairedes
en tant que partenaire desHommes
Hommes&&Femmes
Femmes
mobilisésdans
qui sont mobilisés danslalarévolution
révolutionde
del’IA
l’IA
Dans nos interventions au quotidien, nos consultants mettent ainsi au service de nos clients des
compétences à haute valeur ajoutée sur les métiers suivants :
Au travers de notre Académie de Formation, nous souhaitons partager et transmettre cette expertise à
nos clients pour les rendre les plus autonomes possibles. Cela passe par 2 aspects :
Pour labeliser la qualité de notre expertise, Le positionnement stratégique de nos agences
nous sommes engagés dans des partenariats nous permet d’animer des formations pour vos
éditeurs et nos formateurs sont ainsi certifiés : équipes sur l’ensemble du territoire :
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NOTRE VISION DE LA FORMATION
« 30% des compétences acquises sont obsolètes au bout de 2 ans. Sans formation,
chaque personne peut ainsi être dépassée au bout de 6 ans »
C’est par ce prisme que nous assurons des formations Expertes, Concrètes, Adaptées &
Captivantes :
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De l’identification de vos attentes jusqu’à la réalisation des formations, nous vous intégrons
pleinement dans chaque phase :
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MODALITE D’APPRENTISSAGE
Toutes les agences Avisia proposent des classes virtuelles ou des formations dans les locaux du client.
A Paris, nous pouvons également accueillir les stagiaires dans une salle dédiée à la formation équipée
d’ordinateurs dans lesquels seront installés les outils nécessaires à la formation (Machines virtuelles,
langage de programmation, Cluster Big Data, …).
Ainsi les stagiaires manipulent l’outil et réalisent des exercices.
Le formateur présente le cours via un système vidéo. Les supports de formation sont composés de
théorie et de cas pratiques.
Dans le cadre de situation handicap, la formation se fera à distance ou dans les locaux du client. Notre
structure de formation n’est pas adaptée aux stagiaires en situation de handicap.
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ILS NOUS ONT FAIT CONFIANCE
Rejoignez une communauté de plus de 100 clients que nous avons déjà accompagné :
Et la vôtre c'est pour quand ?
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Table des matières
QUI SOMMES NOUS ? .................................................................................................................. 2
NOTRE VISION DE LA FORMATION .................................................................................................. 3
MODALITE D’APPRENTISSAGE ...................................................................................................... 5
ILS NOUS ONT FAIT CONFIANCE ..................................................................................................... 6
1. DATAIKU ....................................................................................................................... 8
1.1. DATAIKU : DSS Newcomer .......................................................................................... 9
1.2. DATAIKU : DSS Designer .......................................................................................... 10
1.3. DATAIKU : DSS Deployer .......................................................................................... 11
1.4. DATAIKU : DSS Admin ............................................................................................. 12
2. SAS ............................................................................................................................. 13
2.1. SAS Enterprise Guide : Utilisation de l’interface ........................................................... 14
2.2. Programmation SAS I : Fondamentaux ....................................................................... 15
2.3. SAS Visual Analytics 1 pour SAS Viya : les fondamentaux ............................................. 16
2.4. Programmation SAS Macro ........................................................................................ 17
2.5. SAS SQL : Utilisation du SQL dans SAS ....................................................................... 18
2.6. Programmation SAS II : gestion des données .............................................................. 19
2.7. Programmation SAS III : Techniques avancées ............................................................ 20
3. PYTHON ...................................................................................................................... 21
3.1. Initiation à Python ................................................................................................... 22
3.2. Initiation à Python pour le DataManagement ............................................................... 23
3.3. Machine Learning avec Python ................................................................................... 24
3.4. Moteur de Recommandation avec Python .................................................................... 25
4. LANGAGE R .................................................................................................................. 26
4.1. Langage R pour la Data Science ................................................................................. 27
5. DATA SCIENCE ............................................................................................................ 28
5.1. Fondamentaux de la DataScience ............................................................................... 29
6. BIG DATA .................................................................................................................... 30
6.1. Initiation au Big Data avec Hadoop, Hive et Spark ....................................................... 31
7. POWER BI ................................................................................................................... 32
7.1 Initiation à POWER BI ............................................................................................... 33
8. DIGITAL ...................................................................................................................... 34
8.1 Initiation à Google Analytics ...................................................................................... 35
8.2 Initiation à Google Tag Manager ................................................................................ 36
8.3 Initiation à Tealium .................................................................................................. 37
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1. DATAIKU
AVISIA est partenaire de DATAIKU
Les formations Dataiku se composent de 4 cycles de formation :
NEWCOMER
#DEBUTANT
1 Découvrir les principales
fonctionnalités de l’outil
1 jour
DESIGNER
#CONFIRME
2 Découvrir les fonctionnalités
avancées
1 jour
DEPLOYER
#EXPERT
3 Déployer en production des
produits data
1 jour
ADMIN
#ADMIN
4 Gestion des profils,
sécurité des ressources
2 jours
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1.1. DATAIKU : DSS NEWCOMER
Objectifs Plan de Formation
Découvrir les principales fonctionnalités
Introduction à Data Science Studio (DSS)
offertes par l’outil : Datamanagement,
o Qu’est-ce que DSS ?
Data Visualisation et modélisation.
o Les principaux concepts de DSS
Les stagiaires apprendront, sur un ▪ Architecture
exemple de projet et à l’aide des recipes ▪ Les datasets
visuelles, à importer et manipuler des ▪ Les recipes
données (filtres, jointures, agrégations) ▪ Les projets et flow
et à réaliser des graphiques. o Créer un projet
Le Datamanagement avec DSS
Compétences développées o Importer des jeux de données, et
visualiser les données
Prise en main de la plateforme Dataiku
o La recipe « Prepare » pour nettoyer /
DSS
transformer les données
Utilisation des recipes visuelles pour créer
o La recipe « Sample/Filter » pour
un workflow de données
filtrer des datasets
o La recipe « Stack » pour combiner
Prérequis des datasets
Aucun o La recipe « Group » pour agréger les
données
o La recipe « Join with » pour fusionner
Durée des datasets
1 jour (soit 7 heures) Les graphiques avec DSS
o Les graphiques de base (Boxplots,
histogrammes, pie, nuages de points)
Répartition des activités o Les cartes
pédagogiques
La modélisation via le moteur visuel sur un
cas de classification :
Présentation Manipulation / TP o Le mode lab pour créer des modèles :
▪ En mode automatique
▪ En mode expert
50% 50%
o Les recipes « Predict », « Cluster » et
« Evaluate » pour appliquer les
modèles.
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1.2. DATAIKU : DSS DESIGNER
Objectifs Plan de Formation
Les stagiaires apprendront à entrainer des
Les recipe visuelles avancées (Pivot,
modèles et les déployer via l’interface
Window)
visuelle.
Présentation des fonctionnalités avancées
Ils découvriront aussi les fonctionnalités dans DSS : le code
avancées de DSS, apprendront à utiliser du
L’API interne de Dataiku pour le code R et
code R et Python dans DSS, et à développer
Python
des plugins et macros.
La gestion des environnements virtuels R
et Python
Compétences développées
Les notebooks dans DSS
Utilisation des fonctionnalités avancées de
Les notebooks SQL, Hive et Impala dans
DSS
DSS
Développer et utiliser du code R ou Python
dans DSS à l’aide des notebooks Les variables et folders
Développer un plugin sous DSS Utilisation et Ecriture de plugins
Les macros
Prérequis
Avoir suivi la formation Dataiku DSS –
Newcomer
Avoir des notions en programmation
Python, R et SQL
Durée
1 jour (soit 7 heures)
Répartition des activités
pédagogiques
Présentation Manipulation / TP
45%
55%
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1.3. DATAIKU : DSS DEPLOYER
Objectifs Plan de Formation
Cette formation s’adresse à ceux qui
Le partitionnement de Datasets dans DSS
déploient en production des produits data.
Elle vous apportera une bonne Les checks et métriques (y/c custom)
compréhension des différents nœuds de La mise en place de scenarios en utilisant
DSS et de leur interopérabilité pour mettre les recipes visuelles, les déclencheurs, et
en production vos use cases en mode batch reportings pour automatiser
ou temps réel. l’enrichissement de données et le
réapprentissage de modèle
Compétences développées Le déploiement d’un projet sur
l’Automation Node avec les bundles
Déploiement et industrialisation des
modèles de machine learning dans DSS L’API Node pour exposer des modèles
Utilisation de l’automation Node ou de l’API visuels ou custom sous python via un API
Node selon les cas d’usages endpoint
Mise en place de contrôles de qualité de
données
Prérequis
Avoir suivi la formation Dataiku DSS –
Newcomer
Avoir des notions en programmation
Python, R et SQL
Durée
1 jour (soit 7 heures)
Répartition des activités
pédagogiques
Présentation Manipulation / TP
45%
55%
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1.4. DATAIKU : DSS ADMIN
Objectifs Plan de Formation
Cette formation s’adresse à ceux qui
Vous découvrirez comment fonctionne
déploient en production des produits data.
l’architecture de DSS, comment manager la
Cette formation vous apportera une bonne
sécurité de la plateforme, et comment
compréhension des différents nœuds de
résoudre les différents problèmes
DSS, et de leur interopérabilité pour mettre
fréquemment rencontrés.
en production vos use cases en mode batch
ou temps réel. Les principaux concepts abordés sont :
Découvrez ces concepts en déployant un L’architecture technique et
modèle d’IA en utilisant le score node. fonctionnelle de DSS
La sécurité : les users, les groupes, la
gestion des connections
Compétences développées
Installation, configuration et upgrade :
Administration de la plateforme DSS
guidelines
Gestions des profils
Management de la sécurité et des Les logs, les problèmes fréquents
ressources Les code environments, le monitoring,
les macros
Prérequis L’API publique de DSS
Avoir suivi la formation Dataiku DSS – Le management des ressources
Newcomer
Avoir une expérience d’administration de
logiciels en entreprise
Durée
2 jours (soit 14 heures)
Répartition des activités
pédagogiques
Présentation Manipulation / TP
40%
60%
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2. SAS
AVISIA est partenaire de SAS
Les formations SAS se composent de plusieurs cycles de formation. Vous trouverez ci-dessous les
principales :
SAS ENTERPRISE GUIDE SAS MACRO
#CONFIRME
#DEBUTANT
1 Produire en quelques clics et sans
écrire aucune ligne de code,
différents types d’états (rapport,
graphique…) 2 jours
2 Automatiser les traitements de
manière à pouvoir les réexécuter 2 jours
SAS I : FONDAMENTAUX SQL DANS UNE SESSION
#DEBUTANT
#CONFIRME
SAS
1 Se familiariser avec la syntaxe et
les concepts fondamentaux de la
programmation 3 jours
2 SQL, langage très répandu,
permettant d’interroger des bases
de données relationnelles (SGBD) 2 jours
SAS VA 1 POUR SAS VIYA SAS II : GESTION DES
#DEBUTANT
#CONFIRME
DONNEES
1 Introduction à la préparation de
données, l'exploration des données
et à la création de rapport en
utilisant SAS Visual Analytics 2 jours
2 Découvrir les techniques avancées
de la manipulation des données 2 jours
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2.1. SAS ENTERPRISE GUIDE : UTILISATION DE L’INTERFACE
Objectifs Plan de Formation
Vous êtes analyste ou créateur de rapports,
Jour 1
et souhaitez produire en quelques clics et
Accéder aux données
sans écrire aucune ligne de code, différents
o Comprendre la structure des
types d’états (rapport, tableau statistique,
données SAS
graphique, etc …) ?
o Accéder à des tables SAS et des
Cette formation s’adresse aux utilisateurs tables de SGBD
qui souhaitent accéder, analyser, gérer et o Importer des fichiers de données
résumer des données de différentes externes
sources, présenter des résultats en utilisant
Utiliser les tâches
l’interface SAS Entreprise Guide (SEG).
o Introduction aux tâches et aux
assistants
Compétences développées o Créer un rapport de fréquence
o Générer des rapports HTML, PDF, et
Utilisation du logiciel SAS Enterprise Guide RTF
en mode clic bouton pour charger et o Créer un rapport sous forme de
transformer des données tableau
o Filtrer les données dans une tâche
o Créer un graphique
Prérequis Créer des requêtes simples
o Filtrer et trier les données
Avoir des notions de bases de données
o Créer de nouvelles colonnes
Aucune connaissance de SAS ou d’un
o Grouper et sommer des données
langage de programmation n’est
o Joindre des tables
nécessaire
Jour 2
Créer des sorties synthétisées
Durée o Générer des statistiques de
synthèse
2 jours (soit 14 heures)
o Créer un rapport de synthèse avec
les assistants
Répartition des activités Utiliser les paramètres dans les tâches et
pédagogiques les requêtes
o Paramétrer un projet
o Créer et utiliser un paramètre dans
Présentation Manipulation / TP une tâche
o Créer et utiliser un paramètre dans
une requête
50% 50% Personnaliser et organiser son projet
o Combiner des résultats
o Mettre à jour et organiser ses
projets
Ecrire et soumettre un programme SAS
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2.2. PROGRAMMATION SAS I : FONDAMENTAUX
Objectifs Plan de Formation
Après avoir découvert les environnements
Jour 1
de travail SAS, vous vous familiariserez
Les bases et les concepts du langage SAS®
avec la syntaxe et les concepts
o Syntaxe
fondamentaux de la programmation.
o Exécution
Au terme de la formation, vous serez en
mesure de créer vos propres tables de o Débogage
données, de les étudier et de générer des
Phases de compilation et d’exécution des
rapports au format HTML, PDF ou encore
programmes SAS®
RTF.
Accès aux données : bibliothèques et
structure des tables
Compétences développées Lecture de fichiers :
o données brutes (délimités,
Développement de programmes SAS grâce standards ou non)
aux fonctionnalités de base
Chargement et transformation de données o feuilles Microsoft Excel,
avec l’étape DATA o tables SAS ou issues d’un SGBD,…
Transformation de données à l’aide des
procédures PROC Jour 2
Exploration et description des données
Prérequis Manipulation de données
o Filtres
Avoir de préférence des notions en
programmation o Sélection et création de variables
Aucune expérience sur SAS n’est requise o Traitement conditionnel
o Utilisation de fonctions SAS® pour
Durée manipuler les dates
3 jours (soit 21 heures) o Utilisation et création de formats
personnalisés
Répartition des activités Jour 3
pédagogiques Combinaison de tables
o Concaténation et imbrication
Présentation Manipulation / TP o Fusion des correspondances et des
non correspondances
40% Création et mise en forme de rapports de
détail ou agrégés
o Les procédures FREQ, MEANS,
60% UNIVARIATE
o L’Output Delivery System (ODS)
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2.3. SAS VISUAL ANALYTICS 1 POUR SAS VIYA : LES FONDAMENTAUX
Objectifs Plan de Formation
Cette formation vous propose une introduction à Jour 1
la préparation de données, à l'exploration des
Débuter avec SAS Visual Analytics
données et à la création de rapport en utilisant
o Introduction à SAS Visual Analytics
SAS Visual Analytics 8.x. o Présentation de l’environnement
de formation
o Visualiser des rapports avec le
Compétences développées viewer
Préparer les données avec SAS Visual
Interagir avec la page d’accueil Analytics
Visualiser et naviguer dans un rapport avec o Accéder aux données
le Viewer o Nettoyer les données en utilisant
Accéder aux données SAS Data Studio
Préparer les données avec SAS Data Studio Jour 2
Explorer et analyser les données avec SAS
Explorer les données avec SAS Visual
Visual Analytics
Analytics
Créer des rapports interactifs à l’aide de o Travailler les éléments de données
SAS Visual Analytics 8.x o Explorer les données à l’aide de
représentations graphiques
Prérequis o Créer de nouveaux éléments de
données et appliquer des filtres
Aucun prérequis o Lier les graphiques
Créer des rapports avec SAS Visual
Analytics
o Rapports simples
Durée o Rapports interactifs
o Utiliser des règles d’affichages
2 jours (soit 14 heures)
Répartition des activités
pédagogiques
Présentation Manipulation / TP
30%
70%
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2.4. PROGRAMMATION SAS MACRO
Objectifs Plan de Formation
Vous souhaitez automatiser vos traitements
Jour 1
de manière à pouvoir les réexécuter en ne
Introduction au langage Macro
modifiant que quelques paramètres et ainsi
éviter de devoir les modifier physiquement ? Les Macros variables :
o Présentation
L’objectif de cette formation est de o Macro-variables automatiques et
comprendre comment fonctionne le macro utilisateurs
processeur au sein du langage de o Référencement de Macros variables
programmation SAS. o Délimitation des noms de Macros
Vous pourrez alors automatiser vos variables
reportings, rendre lisibles et exploitables o Fonctions Macro
vos programmes SAS, et dégager du temps Définition de programmes Macros :
pour des analyses à valeur ajoutée. o Définition et appel de programmes
Macro
o Macros programmes avec
Compétences développées paramètres
Automatisation de traitements à l’aide des
Jour 2
macro variables et macro programmes
La programmation Macro : traitement
conditionnel et itératif
Prérequis
L’étape DATA et l’interface SQL :
Connaissance du langage SAS o Création de Macros variables durant
Ou avoir suivi la formation l’étape DATA (CALL SYMPUTX)
« Programmation SAS I : Fondamentaux » o Référence indirecte de Macros
variables
Durée o Récupération de la valeur d’une
Macro variable dans l’étape DATA
2 jours (soit 14 heures)
(SYMGET)
o Création des Macros variables avec
Répartition des activités du SQL
pédagogiques
Présentation Manipulation / TP
35%
65%
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2.5. SAS SQL : UTILISATION DU SQL DANS SAS
Objectifs Plan de Formation
Cette formation vous permettra de
Jour 1
découvrir le Structured Query Language
Présentation du langage SQL
(SQL), un langage très répandu permettant
Rédaction et structure de requêtes
d’interroger des bases de données
standard et agrégées
relationnelles (SGBD) ou directement des
Utilisation de fonctions SAS dans les
tables SAS.
procédures SQL
Elle vous permettra d’opter pour la Création de requêtes imbriquées
technique de manipulation de données la Personnalisation des sorties générées
plus appropriée à vos besoins. Vous verrez,
comment l’utilisation des fonctions SAS peut Jour 2
être combinée avec le langage SQL. Manipulation de plusieurs tables à l’aide
des opérateurs
o De jointures internes et externes
Compétences développées o D’union, d’intersection…
Développement de scripts SQL dans Création de tables et de vues
l’environnement SAS Gestion et maintenance des tables via le
langage SQL
Prérequis Les options SQL
L’utilisation du dictionnaire de
Connaissance du langage SAS métadonnées
Ou avoir suivi la formation
« Programmation SAS I : Fondamentaux »
Durée
2 jours (soit 14 heures)
Répartition des activités
pédagogiques
Présentation Manipulation / TP
45%
55%
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2.6. PROGRAMMATION SAS II : GESTION DES DONNEES
Objectifs Plan de Formation
Cette formation permet de devenir autonome en
découvrant les techniques liées à la manipulation Contrôle de l’étape DATA
et au contrôle des données créées dans vos tables Fonctionnement (compilation/exécution)
Contrôle des sorties
grâce à l’étape DATA.
Agrégation des données
o Création et Utilisation de colonnes
cumulatives
Compétences développées
o Traitement par groupes dans
l’étape DATA
Comprendre et contrôler le traitement de
l’étape DATA Manipulation des données à l’aide de
fonctions
Créer une colonne cumulative et traiter o Comprendre les fonctions SAS et
les données par groupe les CALL routines
Manipuler les données à l’aide des o Utilisation des fonctions SAS :
fonctions numérique / date / caractères
o Conversion du type des colonnes à
Convertir le type de colonnes l’aide des fonctions spécifiques
Créer des formats personnalisés Création de formats personnalisés
Concaténer et fusionner les tables o Création et utilisation d’un format
personnalisé
Etablir un traitement itératif des données o Création d’un format personnalisé
Restructurer les tables à partir d’une table
Combinaison de tables
o Concaténation de tables
Prérequis o Jointure de tables
o Identification des données
Toutes personnes ayant suivi le cours concordantes et non concordantes
« Programmation SAS I : les fondamentaux »
Traitement itératif
o Utilisation des boucles DO
Durée o Utilisation des boucles DO
conditionnelles
2 jours (soit 14 heures)
Restructuration des Tables
o Restructurer une table avec l’étape
Répartition des activités DATA
pédagogiques o Restructurer une table avec une
PROC TRANSPOSE
Présentation Manipulation / TP
50% 50%
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2.7. PROGRAMMATION SAS III : TECHNIQUES AVANCEES
Objectifs Plan de Formation
Vous découvrez les techniques de programmation
avancées et les ressources machine nécessaires à Révision du fonctionnement de l’étape
l’exécution de vos programmes. Vous saurez DATA.
Utilisation des fonctions avancées
apprécier l’adéquation entre les techniques
o LAG, FINDC/FINDW et
proposées et les ressources consommées pour COUNT/COUNTC/COUNTW
obtenir le programme le plus optimisé. o Expressions régulières Perl
(fonction PRX)
Manipulation des données à l’aide des
Compétences développées tableaux
o Définition et référencement des
Comprendre et contrôler le traitement de tableaux unidimensionnels
l’étape DATA (Arrays).
o Utilisation avancée des tableaux
Utiliser des fonctions avancées, des unidimensionnels.
fonctions d’expressions régulières PRX et o Définition et référencement des
créer des fonctions personnalisées. tableaux bidimensionnels.
Traiter le code répétitif, faire pivoter les Traitement des données en mémoire à
données et effectuer des recherches de l’aide des objets de hachage
données à l'aide des tableaux. o Déclaration des objets de hachage.
o Définition des objets de hachage.
Effectuer des recherches de données à o Récupération des valeurs clés dans
l'aide d'objets de hachage et d'itérateurs un objet de hachage.
de hachage. o Écriture des données dans une
Créer des modèles de formats numériques table à partir d’un objet de
en utilisant la procédure FORMAT. hachage.
o Utilisation des objets d'itération de
hachage.
Prérequis Utilisation de procédures avancées
o Création et utilisation des formats
Toutes personnes ayant suivi les cours PICTURE avec la procédure
Programmations SAS I et SAS II. Mise en FORMAT.
pratique des fonctionnalités abordées lors o Création et utilisation des fonctions
personnalisées à l’aide de la
de cette formation (plusieurs mois
procédure FCMP.
d'expérience de programmation en SAS sont Méthodes d’optimisation du programme
conseillés). o Création et utilisation des index
o Techniques de jointure et
Durée combinaison efficaces des tables
avec l’étape DATA et la procédure
3 jours (soit 21 heures) SQL
Répartition des activités
pédagogiques
Présentation Manipulation / TP
30%
70%
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3. PYTHON
Les formations Python se composent de 4 cycles de formation :
INITIATION
#DEBUTANT
1 Maitriser les bases du langage
Python (boucles, fonctions, objets)
1 jour
DATAMANAGEMENT
#CONFIRME
2 Maitriser les différentes méthodes
de la librairie pandas
1 jour
MACHINE LEARNING
#EXPERT
3 Découvrir la librairie scikit-learn
et apprendre à développer des
modèles de Data Science 1 jour
RECOMMANDATIONS
#EXPERT ++
4 Découvrir des moteurs de
recommandations
1 jour
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3.1. INITIATION A PYTHON
Objectifs Plan de Formation
Maitriser les bases du langage Python
Introduction au langage Python :
(boucles, fonctions, objets).
o Qu’est-ce que le langage Python ?
o Spécificités du langage
Compétences développées o Comment exécuter du code Python ?
L’environnement de travail
Développement de scripts python
o A l’aide des objets standards Les types de données de base :
o De pipelines de transformations de o Les données numériques
données (module pandas) o Les booléens
o Les chaines de caractères
o Les Listes
Prérequis
o Les tuples
Aucuns prérequis o Les dictionnaires
Les structures conditionnelles
Durée Les boucles :
1 jour (soit 7 heures) o La boucle for
o La boucle while
Répartition des activités Les fonctions en python :
o La définition d’une fonction
pédagogiques
o Les fonctions Lambda
Le langage modulaire
Présentation Manipulation / TP
Initiation au langage objet :
40% o Les classes
60% o Les méthodes
o Les méthodes des objets String,
Listes, Tuples et Dictionnaires
o L’héritage
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.
3.2. INITIATION A PYTHON POUR LE DATAMANAGEMENT
Objectifs Plan de Formation
Maitriser les différentes méthodes de la Introduction au module numpy :
librairie pandas pour le o L’objet Array
DataManagement en manipulant l’objet o Les méthodes et fonctions sur les
DataFrame (tableaux structurés). array
Introduction au module pandas – types
Compétences développées d’objets « Series » et « DataFrames »
Développement de scripts python Visualiser et accéder aux données
o A l’aide des objets standards o Afficher un DataFrame / les méthodes
o De pipelines de transformations de head() et tail()
données (module pandas) o Afficher les caractéristiques d’un
DataFrame
o Les méthodes de sélections de
Prérequis
colonnes / de lignes
Connaitre les bases de Python o Les index
Ou avoir participer à la formation
Modifier les données :
initiation Python
o L’ajout de variables
o Accéder et modifier des valeurs
Durée o Les tris
o La suppression de variables
1 jour (soit 7 heures)
o Le traitement des valeurs
manquantes
Répartition des activités o Concaténation, fusion de plusieurs
tables
pédagogiques
o Exporter un Dataframe
Présentation Manipulation / TP
40%
60%
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3.3. MACHINE LEARNING AVEC PYTHON
Objectifs Plan de Formation
Découvrez le module scikit-learn et
La méthodologie de scikit learn (méthodes fit
apprenez à développer des modèles de
/ predict / transform)
Data Science tels que les Random Forest
et/ou Gradient Boosting. Le preprocessing sous scikit-learn
Les principales méthodes de classification et
métriques
Compétences développées
o Régressions logistiques
Développement de scripts python pour la o Arbres de décision
mise en place de pipelines de machine o Random Forest
learning o Gradient Boosting
Les principales méthodes de régressions et
métriques
Prérequis o Régressions linéaires
Avoir des connaissances en o Arbres de décision
programmation Python o Random Forest
Ou avoir suivi la formation « Initiation à o Gradient Boosting
Python pour le DataManagement » Les méthodes non supervisées
o ACP
Durée o Clustering (Kmeans, CAH)
1 jour (soit 7 heures) Tuning des hyperparamètres et cross
validation
Répartition des activités Les pipelines, la sauvegarde des modèles
pédagogiques
Présentation Manipulation / TP
40%
60%
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3.4. MOTEUR DE RECOMMANDATION AVEC PYTHON
Objectifs Plan de Formation
Introduire les principes théoriques des
moteurs de recommandation et pouvoir les Introduction
mettre en pratique sur Python grâce à Les méthodes content based
scikit-learn ou des packages spécialisés. Les méthodes collaborative filtering
(Focus méthodes memory based, Focus
Compétences développées méthodes model based)
Moteurs de recommandation, moteurs de Les méthodes hybrides
recommandation implémentés sur Python Comparaison, choix et évaluation de son
algorithme de recommandation,
Prérequis Conclusion
Avoir des connaissances en
programmation Python
Ou avoir suivi la formation « Initiation à
Python pour le DataManagement »
Ou avoir suivi la formation « Machine
Learning avec Python »
Durée
1 jour (soit 7 heures)
Répartition des activités
pédagogiques
Présentation Manipulation / TP
40%
60%
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4. LANGAGE R
La formation sur le Langage R possède 1 cycle de formation :
NEWCOMER
#DEBUTANT
1 Découvrir les principales
fonctionnalités de l’outil
3 jours
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.
4.1. LANGAGE R POUR LA DATA SCIENCE
Objectifs Plan de Formation
Développer vos connaissances sur les Jour 1
principales librairies modernes.
Introduction au langage R :
Manipulation des données avec R et mise o Qu’est-ce que le langage R ?
en place des démarches de Data Science. o Spécificités du langage
o Prise en main de R Studio
Les structures conditionnelles
Compétences développées Les boucles (la boucle for et la boucle while)
Développement de scripts R Les fonctions en R :
Être en mesure de manipuler des données o La définition d’une fonction
(Dataframe) et faire du datamanagement o Le langage objet et R
Entrainer des modèles de machine Jour 2
learning grâce au logiciel R
Découverte des packages R de la collection
Tidyverse
Prérequis
Package readr : Importation des données
Avoir des notions en développement Package Dplyr / Tidyr et data.table
informatique ainsi qu’en manipulation de o Visualiser et accéder aux données
données o Les méthodes de sélections de
colonnes / de lignes
Durée o Modifier les données
▪ L’ajout de variables
3 jours (soit 21 heures) ▪ Accéder et modifier des
valeurs
Répartition des activités ▪ Les tris
▪ La suppression de variables
pédagogiques
o Le traitement des valeurs
manquantes
o Les opérations sur les DataFrame
Présentation Manipulation / TP
▪ Les méthodes statistiques
(sum, mean, quantile)
40%
▪ L’agrégation de données
o Concaténation, fusion de plusieurs
tables
60% o Exporter un Dataframe
Réaliser des premiers graphiques : ggplot2
Optimisation du code R
Jour 3
Méthodologie de machine learning sous
R (package caret, xgboost, rminer):
o Le préprocessing sous R
o Les principales méthodes de
classification et métriques
o Les principales méthodes de
régressions et métriques
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5. DATA SCIENCE
La formation sur le Data Science possède 1 cycle de formation :
INITIATION
#DEBUTANT
1 Découvrir les concepts
fondamentaux de la Data Science
2 jours
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.
5.1. FONDAMENTAUX DE LA DATASCIENCE
Objectifs Plan de Formation
Cette formation a pour objectif de revoir
Jour 1
les fondamentaux de la DataScience et de
découvrir les nouveautés en matière Rappels sur les fondamentaux, définitions
d’algorithmes de machine learning. Algorithmes supervisés ou non supervisés
Les problèmes de classification et de
Dans un premier temps, un rappel des
régression
principales définitions sera réalisé, avant
L’échantillonnage
de présenter les différents algorithmes et
Le paramétrage des algorithmes et les grilles
leur cas d’utilisation.
de paramètres
La seconde journée de la formation sera Sur et sous-apprentissage
dédiée à la présentation des étapes clé Les erreurs et mesure de performance
des projets de DataScience. Les algorithmes non supervisés (l’analyse en
composantes principales, la classification
hiérarchique, l’algorithme Kmeans)
Les algorithmes supervisés
Compétences développées o Les régressions linéaires : classiques,
Ridge, Lasso, ElasticNet
Compréhension et culture générale sur o La régression logistique
les algorithmes de machine learning o Les arbres de décision
Compréhension sur le cycle de vie d’un o Les modèles ensemblistes (bagging,
projet de machine learning les Random Forests, boosting et
Gradient Boosting Trees)
Introduction aux moteurs de
Prérequis recommandation (les algorithmes : user
Notions en statistiques et based, content based, collaborative filtering)
mathématiques
Jour 2 - les fondamentaux des projets
datascience
Durée
Identifier le problème à résoudre
2 jours (soit 14 heures)
La collecte de la donnée et la constitution des
indicateurs
Répartition des activités Les analyses descriptives préalables
Feature engineering et sélections (traitement
pédagogiques
des variables catégorielles, valeurs
Présentation
manquantes, la normalisation des variables)
L’échantillonnage
Le choix des algorithmes à tester selon le cas
d’usage
Le paramétrage des algorithmes pour
100% identifier le plus performant sur
l’apprentissage
La comparaison des algorithmes sur
l’échantillon de test et la sélection du
meilleur modèle
L’industrialisation du meilleur modèle
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6. BIG DATA
La formation sur le Big Data possède 1 cycle de formation :
INITIATION
#DEBUTANT
1 Découvrir les concepts
fondamentaux du Big Data
2 jours
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.
6.1. INITIATION AU BIG DATA AVEC HADOOP, HIVE ET SPARK
Objectifs Plan de Formation
Cette formation s'adresse à ceux qui
Jour 1
souhaitent découvrir les concepts
fondamentaux du Big Data sous Hadoop. Introduction à Hadoop
Après vous avoir présenté les concepts clé o Le paradigme MapReduce
sur lesquels reposent la technologie o Le stockage avec HDFS
Hadoop, vous découvrirez la solution o Le manager de ressources Yarn
Hive, entrepôts de données stockées sous o Introduction à Hive et son langage
HDFS, permettant de requêter de très HiveQL
grands volumes de données rapidement
Jour 2
grâce à un langage très proche du SQL.
Introduction au moteur Spark pour le
La seconde journée est consacrée au datamanagement
moteur Spark, framework de calcul o Les concepts de Spark
distribué permettant de développer des o La notion de dataframe et les
applications performantes sur de très gros méthodes usuelles sur cet objet
volumes de données. o Le SQL sous Spark
o Introduction aux RDD
Compétences développées
Initiation à Hadoop
Développements de requêtes HveQL
Développements de scripts PySpark pour
manager des données
Prérequis
Connaissances en programmation
python
Connaissances en programmation SQL
Notions en système UNIX
Durée
2 jours (soit 14 heures)
Répartition des activités
pédagogiques
Manipulation / TP
Présentation
40%
60%
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7. POWER BI
La formation Power BI se compose d’un cycle de formation :
POWERBI
Découvrir les fonctionnalités de Power BI 3 jours
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.
7.1 INITIATION A POWER BI
Objectifs Plan de Formation
Découvrir l’outil Power BI Jour 1
Apprendre à utiliser Power BI et être
Présentation de Power BI
autonome pour créer un report.
Préparation des données
Modélisation des données
Compétences développées
Apprendre à préparer les données avec Jour 2
Power Query
Visualisation des données
Créer un modèle de données
Visualiser les données Analyse des données
Analyser les données
Déployer et maintenir
Partager ses reports/Dashboard
Jour 3
Prérequis Hackathon
Télécharger PBI Desktop sur son
ordinateur
Un minimum d'expérience dans le
traitement des données.
Durée
3 jours (soit 21 heures)
Répartition des activités
pédagogiques
Manipulation / TP
50% 50%
Présentation
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8. DIGITAL
AVISIA est partenaire de Google Cloud Platform :
Les formations digitales se composent de plusieurs cycles de formation. Vous trouverez ci-dessous les
3 premiers :
GOOGLE ANALYTICS
Découvrir les fonctionnalités de Google Analytics 1 jour
*Recommandation
*Recommandation
GOOGLE TAG MANAGER
Découvrir les fonctionnalités de Google Tag
Manager. 1 jour
TEALIUM
Découvrir les fonctionnalités de Tealium. 1 jour
*Recommandation: Dans le cas où vous souhaiteriez suivre 2 formations ou plus, nous vous
recommandons de suivre en premier la formation Google Analytics puis la formation Google Tag
Management ou la formation Tealium.
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.
8.1 INITIATION A GOOGLE ANALYTICS
Objectifs Plan de Formation
Initiation aux principes et au
Les concepts clés de Google Analytics
fonctionnement d’Universal Google
o Rappel, liaison dataLayer TMS / Plan
Analytics à travers
de marquage
• Une présentation complète de
o Utilisation Desktop Vs Mobile
l’administration
o Approche standard versus Server-
• Une présentation complète des
side
fonctionnalités
o GA4 (Analytics Application+ Web)
• Une présentation détaillée des
rapports disponibles Création et gestion des comptes
o Gestion des comptes, propriétés,
vues et utilisateurs
Compétences développées
o Utilisation des filtres
Configuration, utilisation et analyse des o Présentation du script de suivi
données comportementales Google standard
Analytics o Associations de produits
o Historisation des modifications
Prérequis o Suppression des données
Connaissances digitales Notions clés de Google Analytics
o Utilisation des dimensions et
métriques
Durée o Définition des visites, visiteurs, taux
1 jour (soit 7 heures) de rebond…
Présentation de l’interface Google Analytics
Répartition des activités o Vue globale de l’interface
o Utilisation des fonctionnalités
pédagogiques
transverses (I)
o Présentation de la section audience et
10% Manipulation / TP la section acquisition dédiée au suivi
du trafic entrant
o Présentation de la section
comportement
o Présentation de la section conversion
Présentation o Utilisation des fonctionnalités
90% transverses (II)
o Présentation de la section temps réel
o Focus mobile - Présentation des
spécificités
o Présentation de la section Analyse
o Exploitation des données
▪ Accès aux données via les API
Google Analytics
▪ Utilisation d’outils de dataviz
▪ Overview sur Google Data
Studio & Power BI
▪ Exemples + cas pratiques +
best practices
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8.2 INITIATION A GOOGLE TAG MANAGER
Objectifs Plan de Formation
Initiation aux principes et au
fonctionnement de Google Tag Manager à Les concepts clés de Google Tag Manager
travers une présentation complète des o Les différentes fonctionnalités
fonctionnalités et de l’administration de (variables, déclencheurs, balises)
l’outil pour la mise en place de plans de o Orchestration des différentes
marquage Analytics et de scripts digitaux. fonctionnalités pour le paramétrage
o Liaison dataLayer / plan de
marquage (la complémentarité)
o Utilisation Desktop Vs Mobile
Compétences développées o Approche GTM Web versus Server-
Configuration et exploitation de Google side
Tag Manager pour le déploiement de tags Création et paramétrage d’un compte
digitaux (Analytics, Media,…) o Gestion des conteneurs
o Gestion des utilisateurs
Prérequis o Importation / Exportation…
o Environnements
Connaissances digitales
Une appétence aux sujets digitaux Présentation de l’interface Google Tag
techniques est un plus. Manager
o Tableau de bord / Workspace
o Utilisation des variables :
o Les déclencheurs
Durée
o Les balises
1 jour (soit 7 heures) o Gestion des versions
o Publication des versions
o Utilisation des dossiers et des zones
Répartition des activités
pédagogiques Google Tag Manager pour Firebase
o L’approche Firebase + GTM
o Limitations inhérentes au contexte
10% Manipulation / TP
technique
o Différences liées à la collecte
o Méthode de debug (plus complexe)
o Délai lors des publications
Présentation
90%
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.
8.3 INITIATION A TEALIUM
Objectifs Plan de Formation
Initiation aux principes et au La suite Tealium
fonctionnement de TealiumIQ à travers o Présentation globale
une présentation complète des o Les différents outils de la suite
fonctionnalités et de l’administration de o Tealium IQ (avec mention de la CMP
intégrée)
l’outil pour la mise en place de plans de
marquage Analytics et de scripts digitaux. Les concepts clés de TealiumIQ
o La structure (comptes/profils)
o Les différentes fonctionnalités
Compétences développées
(variables, déclencheurs, tags,
Configuration et utilisation de TealiumIQ extensions)
o Le socle technique
Prérequis L’administration
o Les comptes, profils, librairies
Des bases de compréhension sur les TMS
o Gestion des utilisateurs, permissions
o Gestion des environnements
Durée (dev/qa/prod)
1 jour (soit 7 heures) Présentation de l’interface TealiumIQ
o Dashboard
o Data Layer (variables)
Répartition des activités
o Load Rules
pédagogiques o Tags
o Extensions
Présentation
Versions
o Save/Publish
o Environnements
o Présentation de l’arbre des versions
100% Bonus : aperçu de la CMP intégrée dans
Tealium
o Fonctionnement général
+ démonstration de l’outil o Interaction avec autodata
o Privacy Manager et gestion des tags
Copyright @2021 AVISIA Dernière mise à jour 9-juin-21Vous pouvez aussi lire
