Machine Learning sous Python et R

Réflexion de groupe et apports théoriques du formateur
Travail d'échange avec les participants sous forme de réunion-discussion
Utilisation de cas concrets issus de l'expérience professionnelle
Validation des acquis par des questionnaires, des tests d'évaluation, des mises en situation et des jeux pédagogiques.
Alternance entre apports théoriques et exercices pratiques (en moyenne 30 à 50%)
Remise d'un support de cours.

Accueil des stagiaires dans une salle dédiée à la formation, équipée : ordinateurs, vidéo projecteur ou écran, un tableau blanc, paperboard.

Feuille de présence signée en demi-journée,
Evaluation des acquis tout au long de la formation,
Questionnaire de satisfaction,
Attestation de stage à chaque apprenant,
Positionnement préalable oral ou écrit,
Evaluation formative tout au long de la formation,
Evaluation sommative faite par le formateur ou à l'aide des certifications disponibles

A l’aide d’un logiciel (Teams, Zoom…), d’un micro et éventuellement d’une caméra les apprenants interagissent et communiquent entre eux et avec le formateur.
Sessions organisées en inter comme en intra entreprise.
L’accès à l’environnement d’apprentissage ainsi qu’aux preuves de suivi et d’assiduité (émargement, évaluation) est assuré.
Pour toute question avant et pendant le parcours, assistance technique à disposition au 04 67 13 45 45.

Nos formateur sont des experts dans leurs domaines d'intervention
Leur expérience de terrain et leurs qualités pédagogiques constituent un gage de qualité.

Les personnes en situation d'handicap sont invitées à nous contacter directement, afin d'étudier ensemble les possibilités de suivre la formation.
Pour tout renseignement, notre référent handicap reste à votre disposition : mteyssedou@ait.fr

Cette formation s’adresse au profil métier orienté Data Scientist

La formation n'est pas compatible avec le Compte personnel de formation

La formation est compatible avec l’organisation en session inter-entreprises