Du traitement des données au déploiement d’un modèle prédictif dans le cloud : Intelligence Artificielle et Machine Learning en Python
Thématiques associées : Intelligence Artificielle
Organisée par la plateforme de Support en Méthodologie et Calcul Statistique (SMCS) de l'UCLouvain, en collaboration avec Agylitic et Micropole, l'école d'hiver a pour objectif d’initier les participants aux différentes étapes nécessaires pour pouvoir extraire de l’information pertinente d’un large ensemble de données.
Plus d’informations- Lieu
- Place Cardinal Mercier 10-12,
Ottignies-Louvain-la-Neuve,
Belgique 
Dates et heures- Du 27 janvier 2025 au 31 janvier 2025
Public- Les participants devront posséder une certaine expérience en programmation et analyse de données. Des connaissances de base en Python peuvent être utiles.
- Organisateur
Détails de l'événement.
La formation commencera par un tour d’horizon des bonnes pratiques à avoir lors du traitement, de la préparation et de la visualisation d’un jeu de données ainsi qu’une introduction aux différents rôles d’un data engineer.
Elle se focalisera ensuite sur les concepts liés à la business intelligence et au machine learning. L'exploitation du langage Python afin de déployer des modèles en production sur le cloud sera également abordée.
L’illustration des différents concepts théoriques sera faite à l’aide d’un cas d’usage fil rouge basé sur l’analyse et la prédiction du churn.
Partenaires de l'événement.
2 partenaires
Agilytic
Rue F. Dubois 2, 1310 La Hulpe, Belgique
Agilytic propose des services de conseil en data science et IA (machine learning, deep learning). Elle analyse les données et crée des tableaux de bord interactifs via des roadmaps, proofs of value et déploiements.
Micropole
Excelsiorlaan 28, 1930 Zaventem, Belgique
Société de conseil aidant ses clients dans leur transformation au travers de la data et l’innovation. Au-delà de son expertise data et métier, Micropole met à disposition des plateformes Data et IA dans le cadre de son programme d’Innovation DataBoost’R afin de devenir Data Driven.