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Dimensionner, spécifier et conduire un projet de data-science
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Objectifs: 

  • Comprendre  les étapes clés de gestion de projet de data science
  • Connaître les cas d’usage d’un sujet de data-science
  • Evaluer la réussite d’un projet de data-science
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Pour quels profils ?

  • Management et encadrement d’équipes data
  • Chef de projet en interface avec une équipe de data-science

 

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CAPTCHA

Programme: 

1. Introduction : démystifier le machine-learning

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2. Le cycle d’un projet data-science

  • Définition du problème
    • Quel livrable?
    • Typologie de la donnée
    • De l’expert à la machine: formaliser les connaissances
  • Présentation des grandes familles de modèles et leurs applications
    • Régression
    • Classification
    • Apprentissage non-supervisé
  • Itérations: amélioration ou sur-apprentissage
    • Evaluer un modèle de machine-learning
    • Améliorations par itérations: « no free lunch theorem »
    • La question du sur-apprentissage
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3. Conclusion

  • Retour sur les grands cas d’application
  • Retour d’expérience et échange sur les écueils à éviter