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Formation : Data science avec Cognos Analytics V11 et Python

Data science avec Cognos Analytics V11 et Python

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La version 11 de Cognos s’adresse aussi aux data scientists. En incorporant, en standard, des langages comme Python, Cognos étend son champ d’action et s’adresse à tous les utilisateurs de la data. Ce cours intéressera également les consultants BI qui veulent se lancer dans la data science ou/et l’in-memory.


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Cours pratique en présentiel ou en classe à distance

Réf. CGR
Prix : 2190 € H.T.
  3j - 21h00
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La version 11 de Cognos s’adresse aussi aux data scientists. En incorporant, en standard, des langages comme Python, Cognos étend son champ d’action et s’adresse à tous les utilisateurs de la data. Ce cours intéressera également les consultants BI qui veulent se lancer dans la data science ou/et l’in-memory.

Objectifs pédagogiques
À l’issue de la formation, le participant sera en mesure de :
  • Comprendre les enjeux du machine learning dans l’entreprise
  • Savoir utiliser les fonctionnalités du machine learning sous IBM Cognos Analytics CA 11
  • Manipuler les algorithmes de machine learning

Public concerné
Débutants en machine learning, débutants sur Python, débutants, intermédiaires ou confirmés sur Cognos.

Prérequis
Quelques connaissances de base en mathématiques statistiques.
Vérifiez que vous avez les prérequis nécessaires pour profiter pleinement de cette formation en faisant  ce test.

Programme de la formation

Configuration de Jupyter Notebooks Server pour Cognos Analytics

  • Introduction.
  • Architecture et concepts.
Travaux pratiques
Installation de la machine virtuelle. Paramétrages pour Cognos.

Manipulation des données dans Jupyter Notebooks depuis Cognos Analytics

  • Insérer des données depuis et vers Cognos.
  • Insérer des données depuis un fichier CSV.
  • Insertion des données depuis d’autres sources de données. Panda vs. Numpy.
  • Nettoyages des données. Jointures, merges, concaténation.
  • Grouper, filtrer et autres fonctions.
Travaux pratiques
Exercices de manipulation des données sous Python depuis Cognos.

Machine learning, concepts généraux

  • Fonctions de pertes, valeurs aberrantes, évaluation du modèle.
  • Régression linéaire.
  • Régression linéaire : multiple.
  • Régression logistique. K-means. Arbre de décision et Random forest.
  • SVM. Clustering. PCA.
Travaux pratiques
QCM. Exercices de création de modèles.

Visualisation dans IBM Cognos Analytics 11

  • Vue d’ensemble des data visualizations sous Cognos.
  • Types de graphiques et utilisations.
Travaux pratiques
Création d’un Tableau de bord Cognos depuis les données de Jupyter Notebooks. Mutualisation avec d’autres rapports Cognos.

Administration de Jupyter Notebooks depuis IBM Cognos Analytics

  • Planification.
  • Sécurité.


Modalités pratiques
Méthodes pédagogiques;
Pédagogie active, nombreux échanges et retours d'expérience. Les exercices mis en œuvre permettent d'appréhender les concepts de Python et du machine learning dans Cognos Analytics 11.

Modalités d'évaluation
Le formateur évalue la progression pédagogique du participant tout au long de la formation au moyen de QCM, mises en situation, travaux pratiques…
Le participant complète également un test de positionnement en amont et en aval pour valider les compétences acquises.

Dates et lieux
Du 2 au 4 octobre 2024
FR
Classe à distance
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