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Accélérez votre transformation digitale, apprenez à coder avec R et Python

Formation python

Analyse des risques, détection de fraudes, prédiction de variables, optimisation logistique, maintenance prédictive, optimisation de la qualité… sont des demandes clients récurrentes. Vous souhaitez développer des Dataflow/modèles prédictifs, utiliser des méthodes statistiques avancées, du data mining et du machine learning, Dynacentrix vous forme aux nouvelles technologies de Data Analytics pour le Massive Data, comme l’explique Jean-François Dessaux, son directeur.

Quand utiliser les langages R et Python ?

Ce sont les outils Open Sources les plus utilisés pour pouvoir faire des analyses de données, du data mining ou du machine learning. Ils viennent souvent remplacer les progiciels statistiques utilisés dans l’entreprise. Ils permettent de fouiller des données variées pour faire des analyses prédictives, que ce soit sur une variable quantitative ou qualitative sur de grands volumes de données. Il s’agit de manipuler des bases de données, de faire de la modélisation. De manière plus générale, cela sert à l’analyse de risque, au dynamic pricing, à l’optimisation logistique, à la maintenance prédictive, ou encore à la détection de fraude. Ces langages sont assez souples et on retrouve des applications dans des domaines très divers : la finance, les laboratoires pharmaceutiques, la distribution, l’industrie 4.0…

En quoi sont-ils différents l’un de l’autre ?

De façon historique, R sert à la base à la programmation statistique, alors que Python est plutôt un langage de développeur web qui s’est mis plus récemment au machine learning. R est un outil orienté data science, pour les data scientists, ou statisticiens. On utilise R pour rechercher des « use case » intéressants à développer à plus grande échelle. Une fois qu’on a trouvé des quick wins, le projet peut passer en production et être mis à disposition  d’un plus grand nombre d’utilisateurs. Pour passer en production, Python est plus adapté pour industrialiser et maintenir les algorithmes ou Dataflow.

Quelles formations proposez-vous ?

Nous proposons plusieurs niveaux, en fonction du niveau du client. Nous faisons beaucoup d’initiation notamment pour des projets SAS to R. C’est le besoin que l’on remarque le plus sur le marché. Faute de budget, les progiciels statistiques utilisés ne sont plus reconduits par la DSI. L’utilisateur se tourne alors vers l’open source, soit R, soit Python. C’est ce qui crée la demande pour ces formations. Nous organisons aussi des parcours de formation, et souvent, les stagiaires optent pour plusieurs formations dans l’année. On a aussi développé des cursus mêlant des méthodes Statistiques avec l’utilisation de R.

Le public pour Python n’est pas le même. On vient apprendre à programmer, les participants étant souvent à la direction informatique.

Quel est l’intérêt de se former ?

Ces formations proposent un accompagnement pour le développement à l’innovation avec  des pratiques pédagogiques innovantes. Elles sont idéales pour accélérer une carrière ou, du point de vue de l’entreprise, investir dans l’innovation par la formation des collaborateurs. Les personnes intéressées peuvent venir rencontrer notre pôle formation sur le stand A2 du salon Intelligence Artificielle les 11 et 12 juin 2018 à la Cité de la mode et du design à Paris pour en savoir plus.

Vous voulez faire la différence, contactez-nous !

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