Session Data science appliquée 2023
Informations
Période
14 septembre 2023 - 15 septembre 2023Niveau CEC
7Langue
FrançaisFormat
En présence – basculement en ligne en cas de nécessitéInscriptions
Délai d'inscription
10 septembre 2023Finance d'inscription:
CHF 950.- sans microcertification
CHF 1100.- avec microcertification
D'autres tarifs sont disponibles sur demande.
Objectifs
- Comprendre ce qu'est la Data Science, le Machine Learning et l’Intelligence Artificielle, de la théorie à la pratique
- Identifier les différentes étapes des pipelines d’apprentissage automatique
- Découvrir et s’exercer avec différents outils classiques
Public
Programme
Jour 1:
- Introduction
- Qu’est-ce que la Data Science? Définition et relations avec le Machine Learning et l’Intelligence Artificielle?
- Machine Learning
- Types d’apprentissage, types de problèmes, et cas d’utilisation pratiques
- Comment ça marche?
- Pipeline de l'apprentissage automatique : Des données au modèle
- Collecte et préparation des données
- Problèmes de données courants
- Préparation et partitionnement
- Extraction des caractéristiques
- Sélection des caractéristiques
- Réduction des dimensions
- Normalisation
- Entraînement et évaluation du modèle
- Sélection de l'algorithme approprié
- Métriques d’évaluation
- Sur-apprentissage et sous-apprentissage: le dilemme biais-variance
- Ajustement des hyper-paramètres
- Collecte et préparation des données
- Outils du Data Scientist: Python, Jupyter Notebook, Numpy, Scikit-learn, Git, etc.
- Mise en pratique
Jour 2:
- Qu’est-ce que le Deep Learning?
- Exemples d’applications
- Traitement d’images
- Traitement du langage naturel
- Autres
- Modèles de Deep Learning
- Convolutional Neural Networks (NN)
- Recurrent NN
- Transformer Networks
- Apprentissage par transfert (Transfer Learning)
- Mise en pratique
Direction
Prof. Giovanna DI MARZO SERUGENDO, Centre universitaire d'informatique (CUI), Université de Genève
Coordination
Conditions d'admission
- Connaissances de base en programmation type Python
- Notions de statistiques sont un plus
Les participant-es devront disposer d'un laptop (Mac OS, linux, Windows). Les logiciels à installer seront communiqués avant le cours.
Aziza Merzouki, PhD - Scientific Collaborator II - Data Scientist - Institute of Global Health – Université de Genève
Aziza est titulaire d'un doctorat en Informatique de l'Université de Genève (UNIGE). Elle travaille entant que Data Scientist et collaboratrice de recherche à l'Institut de Santé Globale, dans la division des Maladies Infectieuses et de la Modélisation Mathématique.
Durant ses études doctorales, elle s'est plongée dans le monde de la modélisation numérique appliquée aux applications biologiques. Pendant cette période, elle a exercé en tant qu'assistante d'enseignement pour des cours avancés portant sur des sujets tels que les méta-heuristiques pour les problèmes d'optimisation, la modélisation et la simulation, ainsi que la finance computationnelle.
Depuis qu'elle a rejoint l'Institut de Santé Mondiale, Aziza mène des projets de recherche centrés sur la relation entre les facteurs socio-comportementaux et le VIH, ainsi que sur l'amélioration de la qualité des soins de santé en Afrique subsaharienne. Son travail se concentre sur l'utilisation de vastes ensembles de données complexes et l'application de méthodes statistiques, de techniques d'apprentissage automatique, de modélisation mathématique et de simulations numériques.