# **Programme Complet ESI 3WA- Formation Big Data & Machine Learning**
## **7 Semaines Intensives - Expert en Informatique et Système d'Information**

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## **SEMAINE 1 : Fondamentaux et Remise à Niveau**
*Cette première semaine est consacrée à la remise à niveau en Python et aux concepts fondamentaux du Data Science.*

### **Jour 1 : Introduction à Python pour le Data Science**
- **Installation de l'environnement de développement**
- Configuration de Python et pip
- Installation et utilisation des environnements virtuels
- Configuration de Jupyter Notebook et des environnements de développement
- **Fondamentaux de Python**
- Variables et types de données
- Structures de contrôle (if, for, while)
- Fonctions et modules
- **Structures de données**
- Listes et compréhensions de listes
- Dictionnaires et manipulations
- Tuples et sets
- Bonnes pratiques d'utilisation
- **Introduction aux bibliothèques essentielles**
- NumPy : manipulation de tableaux numériques
- Pandas : introduction aux structures de données (Series, DataFrames)
- TP : Résolution de problèmes simples avec NumPy et Pandas

### **Jour 2 : Manipulation et Préparation des Données**
- **Introduction approfondie à Pandas**
- Manipulation avancée des DataFrames
- Fonctions d'agrégation et de résumé
- Opérations de regroupement (groupby)
- **Importation et exportation de données**
- Lecture de différents formats (CSV, Excel, JSON)
- Connexion aux bases de données SQL
- Exportation des résultats
- **Nettoyage et transformation des données**
- Détection et traitement des valeurs aberrantes
- Transformation et création de variables
- Standardisation et normalisation
- **Gestion des valeurs manquantes**
- Identification des données manquantes
- Techniques d'imputation
- Stratégies de traitement
- TP : Nettoyage et préparation d'un jeu de données réel

### **Jour 3 : Visualisation de Données**
- **Introduction à Matplotlib et Seaborn**
- Concepts fondamentaux de visualisation
- Architecture de Matplotlib
- Intégration avec Pandas
- **Création de graphiques basiques et avancés**
- Graphiques linéaires et à barres
- Histogrammes et boîtes à moustaches
- Nuages de points et matrices de corrélation
- Cartes de chaleur et graphiques avancés
- **Personnalisation des visualisations**
- Paramètres esthétiques et thèmes
- Annotations et légendage
- Visualisations interactives avec Plotly
- **Principes de visualisation efficace des données**
- Choix du type de graphique approprié
- Design et communication visuelle
- Storytelling avec les données
- TP : Création d'un tableau de bord d'analyse exploratoire

### **Jour 4 : Introduction aux Statistiques pour le ML**
- **Statistiques descriptives**
- Mesures de tendance centrale et de dispersion
- Analyse univariée et multivariée
- Utilisation de NumPy et SciPy pour les statistiques
- **Distributions de probabilités**
- Distributions courantes (normale, binomiale, poisson)
- Applications en science des données
- Visualisation des distributions
- **Échantillonnage et intervalles de confiance**
- Théorème central limite
- Techniques d'échantillonnage
- Calcul et interprétation des intervalles de confiance
- **Tests d'hypothèses**
- Tests paramétriques et non paramétriques
- Tests de comparaison de moyennes (t-test, ANOVA)
- Tests de corrélation et d'indépendance
- TP : Analyse statistique d'un jeu de données

### **Jour 5 : Préparation aux Techniques de Machine Learning**
- **Introduction aux concepts clés du ML**
- Définition et terminologie du Machine Learning
- Différents types de problèmes (classification, régression, clustering)
- Fondamentaux de l'apprentissage statistique
- **Différence entre apprentissage supervisé et non supervisé**
- Caractéristiques et applications
- Cas d'usage adaptés à chaque approche
- Introduction à scikit-learn
- **Prétraitement des données pour le ML**
- Feature engineering basique
- Encodage des variables catégorielles
- Scaling et normalisation
- Gestion des valeurs manquantes et aberrantes
- **TP : Préparation complète d'un dataset pour le ML**
- Analyse exploratoire des données
- Prétraitement et nettoyage
- Feature engineering
- Division train/test et validation croisée
- Préparation pour la semaine suivante

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## **SEMAINE 2 : Introduction au Machine Learning**
*Cette semaine est consacrée à l'apprentissage des fondamentaux du Machine Learning, en se concentrant sur les algorithmes de régression et de classification.*

### **Jour 1 : Algorithmes de Régression**
- **Régression linéaire simple et multiple**
- Concepts théoriques et hypothèses
- Estimation des coefficients (méthode des moindres carrés)
- Implémentation avec scikit-learn
- Interprétation des coefficients
- **Évaluation des modèles de régression**
- Métriques d'évaluation (MSE, RMSE, MAE, R²)
- Analyse des résidus
- Validation croisée pour les modèles de régression
- Détection et traitement des problèmes courants (multicolinéarité, hétéroscédasticité)
- **Régression polynomiale et non-linéaire**
- Extension aux relations non-linéaires
- Gestion du surapprentissage avec la régularisation
- Ridge, Lasso et ElasticNet
- **TP : Prédiction de prix immobiliers**
- Préparation et exploration du dataset
- Construction de modèles de régression progressivement complexes
- Optimisation et évaluation des performances
- Application des connaissances à un cas pratique de prédiction immobilière

### **Jour 2 : Algorithmes de Classification**
- **Régression logistique**
- Principes et probabilités conditionnelles
- Fonction sigmoïde et interprétation des coefficients
- Régression logistique binaire et multiclasse
- Implémentation avec scikit-learn
- **Arbres de décision**
- Concepts fondamentaux et terminologie
- Mesures d'impureté (entropie, indice de Gini)
- Construction et élagage des arbres
- Avantages et limitations des arbres de décision
- **Évaluation des modèles de classification**
- Métriques d'évaluation (accuracy, precision, recall, F1-score)
- ROC, AUC et courbes de gains cumulés
- Compromis biais-variance
- Validation croisée pour les problèmes de classification
- **Matrices de confusion et métriques de performance**
- Construction et interprétation des matrices de confusion
- Impact des classes déséquilibrées sur les performances
- Techniques de rééchantillonnage (oversampling, undersampling)
- TP : Classification de fraudes bancaires

### **Jour 3 : Algorithmes Avancés de Classification**
- **K-Nearest Neighbors (KNN)**
- Principe de fonctionnement et paramètres
- Choix optimal du nombre de voisins
- Distance et métriques de similarité
- Avantages et inconvénients
- **Support Vector Machines (SVM)**
- Concepts théoriques et géométrie des hyperplans
- Marges et vecteurs de support
- Fonctions noyau (linéaire, polynomial, RBF)
- Optimisation et réglage des hyperparamètres
- **Naive Bayes**
- Théorème de Bayes et hypothèse d'indépendance
- Différentes variantes (Gaussian, Multinomial, Bernoulli)
- Cas d'usage (classification de texte, filtrage de spam)
- Forces et faiblesses de l'approche bayésienne
- **TP : Classification multi-classes**
- Préparation d'un dataset multi-classes
- Implémentation des différents algorithmes de classification
- Comparaison des performances et analyse des erreurs
- Optimisation du meilleur modèle

### **Jour 4 : Apprentissage d'Ensemble**
- **Bagging et Random Forest**
- Principes du Bootstrap Aggregating (Bagging)
- Fonctionnement des forêts aléatoires
- Importance des variables et sélection de caractéristiques
- Paramètres et optimisation des Random Forest
- **Boosting et Gradient Boosting**
- Principes du boosting adaptatif (AdaBoost)
- Gradient Boosting et arbres de décision
- XGBoost et LightGBM : fonctionnalités avancées
- Comparaison des performances avec d'autres méthodes
- **Stacking et méthodes d'ensemble avancées**
- Combinaison de modèles hétérogènes
- Techniques de méta-apprentissage
- Optimisation des ensembles et sélection de modèles
- **TP : Compétition de classification**
- Application de différentes techniques d'ensemble
- Optimisation complète d'un pipeline ML
- Analyse comparative des résultats
- Stratégies pour améliorer les performances

### **Jour 5 : Validation et Optimisation des Modèles**
- **Techniques de validation croisée avancées**
- Validation croisée stratifiée et temporelle
- Leave-one-out et validation par bootstrap
- Techniques pour les données déséquilibrées
- **Optimisation des hyperparamètres**
- Grid Search et Random Search
- Optimisation bayésienne
- Techniques d'optimisation automatique (Hyperopt, Optuna)
- **Gestion du surapprentissage**
- Détection du surapprentissage (overfitting)
- Techniques de régularisation
- Early stopping et pruning
- Équilibre biais-variance
- **Projet : Construction et optimisation d'un modèle complet**
- Définition d'un problème de ML réel
- Préparation et exploration des données
- Sélection et implémentation des modèles pertinents
- Optimisation complète et automatisée
- Présentation et interprétation des résultats

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## **SEMAINE 3 : Machine Learning Avancé et Préparation au Deep Learning**
*Cette semaine, nous explorerons des techniques plus avancées de Machine Learning, y compris l'apprentissage non supervisé, le traitement du langage naturel et l'analyse de séries temporelles.*

### **Jour 1 : Apprentissage Non Supervisé**
- **Clustering et segmentation**
- Algorithmes de clustering (K-means, K-medoids)
- Clustering hiérarchique (ascendant et descendant)
- DBSCAN et clustering basé sur la densité
- Évaluation de la qualité du clustering (silhouette, inertie)
- **Réduction de dimensionnalité**
- Analyse en Composantes Principales (PCA)
- t-SNE pour la visualisation de données haute dimension
- UMAP et autres techniques modernes
- LDA (Linear Discriminant Analysis) et applications
- **Détection d'anomalies**
- Définition des anomalies et outliers
- Méthodes statistiques (z-score, IQR)
- Isolation Forest et One-Class SVM
- Détection d'anomalies basée sur la densité
- Évaluation des méthodes de détection d'anomalies
- **TP : Segmentation client avec clustering**
- Préparation d'un jeu de données clients
- Application des techniques de réduction de dimensionnalité
- Implémentation et comparaison des algorithmes de clustering
- Interprétation des segments et profilage client
- Recommandations stratégiques basées sur la segmentation

### **Jour 2 : Traitement du Langage Naturel**
- **Prétraitement de texte**
- Tokenisation et normalisation
- Suppression des mots vides (stop words)
- Stemming et lemmatisation
- Gestion des expressions régulières et du nettoyage avancé
- Utilisation de NLTK, spaCy et autres bibliothèques
- **Vectorisation (TF-IDF, Word Embeddings)**
- Bag of Words et représentations vectorielles
- TF-IDF et pondération des termes
- N-grammes et caractéristiques contextuelles
- Word Embeddings (Word2Vec, GloVe, FastText)
- Doc2Vec et phrase embeddings
- **Analyse de sentiment**
- Principes de l'analyse de sentiment
- Approches lexicales et basées sur des dictionnaires
- Classification supervisée pour l'analyse de sentiment
- Détection de la subjectivité et de la polarité
- Évaluation des modèles d'analyse de sentiment
- **TP : Classification de textes**
- Préparation d'un corpus de textes
- Implémentation du pipeline de prétraitement
- Vectorisation et extraction de caractéristiques
- Construction et évaluation de classifieurs de texte
- Application à l'analyse de sentiment sur des avis clients

### **Jour 3 : Traitement de Séries Temporelles**
- **Caractéristiques des séries temporelles**
- Définition et composantes (tendance, saisonnalité, cycle, bruit)
- Stationnarité et tests associés (Dickey-Fuller, KPSS)
- Autocorrélation et autocorrélation partielle
- Décomposition des séries temporelles
- **Modèles traditionnels de prévision**
- Modèles ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average)
- Modèles saisonniers (SARIMA)
- Lissage exponentiel et ses variantes
- Évaluation des modèles de prévision (MAPE, RMSE temporel)
- **Approches modernes avec Machine Learning**
- Feature engineering pour les séries temporelles
- Modèles de régression appliqués aux séries temporelles
- Techniques d'ensemble pour la prévision
- Prophet et autres outils modernes de prévision
- **TP : Prévision de ventes avec séries temporelles**
- Analyse exploratoire d'une série temporelle de ventes
- Décomposition et identification des patterns
- Implémentation de modèles ARIMA et de ML
- Évaluation comparative des approches
- Génération de prévisions et interprétation des résultats

### **Jour 4 : Préparation au Deep Learning - Fondamentaux**
- **Introduction aux réseaux de neurones**
- Le perceptron simple : historique et limitations
- Architecture des réseaux multicouches (MLP)
- Couches denses (fully connected) et leurs propriétés
- Dimensionnement des réseaux (nombre de couches et de neurones)
- Problèmes XOR et autres cas non linéairement séparables
- **Fonction d'activation et propagation**
- Fonctions d'activation courantes (sigmoid, tanh, ReLU, LeakyReLU)
- Propagation avant (forward propagation)
- Rétropropagation du gradient (backpropagation)
- Descente de gradient et variants (SGD, Adam, RMSProp)
- Problèmes de disparition et d'explosion du gradient
- **TensorFlow et Keras : premiers pas**
- Installation et configuration de l'environnement
- Structure de base d'un programme TensorFlow/Keras
- Construction d'un modèle simple pas à pas
- Entraînement, évaluation et prédiction
- TP : Classification d'images MNIST avec un réseau simple
- **Techniques de régularisation pour les réseaux de neurones**
- Dropout et ses variantes
- Batch normalization et layer normalization
- Régularisation L1 et L2 dans les réseaux profonds
- Early stopping et callbacks

### **Jour 5 : Optimisation et Techniques Avancées**
- **Optimisation avancée des modèles**
- Techniques d'optimisation des hyperparamètres (Bayesian Optimization)
- AutoML et automatisation de la sélection de modèles
- Pipelines ML complexes avec scikit-learn
- Feature selection automatique et engineering avancé
- **Interprétabilité des modèles**
- Importance des features dans différents modèles
- SHAP (SHapley Additive exPlanations) et LIME
- Techniques de visualisation pour l'interprétation
- Compromis entre performance et interprétabilité
- **MLOps : Introduction aux bonnes pratiques**
- Versioning des données et des modèles
- Tests unitaires pour le code ML
- Monitoring basique des performances de modèles
- Documentation et reproductibilité des expériences
- **Projet intégrateur**
- Application complète combinant plusieurs techniques de la semaine
- Pipeline complet de A à Z avec données réelles
- Analyse comparative de différentes approches
- Présentation des résultats et recommandations
- Préparation aux concepts du Deep Learning

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## **SEMAINE 4 : Deep Learning**
*Cette semaine est entièrement consacrée au Deep Learning, couvrant les architectures principales et leurs applications pratiques.*

### **Jour 1 : Réseaux de Neurones Convolutifs (CNN)**
- **Principes des CNN**
- Convolution et corrélation croisée
- Filtres, noyaux et feature maps
- Pooling (max, average, global)
- Stride, padding et dimensions des sorties
- **Architectures classiques**
- LeNet, AlexNet et leurs innovations
- VGG et l'importance de la profondeur
- ResNet et les connexions résiduelles
- Inception/GoogLeNet et les modules parallèles
- **Applications en Computer Vision**
- Classification d'images
- Détection d'objets (introduction)
- Segmentation sémantique (concepts de base)
- Reconnaissance de motifs et textures
- **TP : Classification d'images avec CNN**
- Dataset CIFAR-10 ou similaire
- Construction d'une architecture CNN personnalisée
- Techniques de data augmentation
- Évaluation et visualisation des résultats
- Analyse des erreurs et amélioration du modèle

### **Jour 2 : Transfer Learning et Modèles Pré-entraînés**
- **Concepts du Transfer Learning**
- Pourquoi et quand utiliser le transfer learning
- Feature extraction vs fine-tuning
- Stratégies d'adaptation de domaine
- Gestion des différences de datasets
- **Modèles pré-entraînés populaires**
- ImageNet et son impact
- VGG16/19, ResNet50/101, InceptionV3
- EfficientNet et optimisation architecture/performance
- Vision Transformers (ViT) - introduction
- **Implémentation pratique**
- Utilisation de modèles pré-entraînés avec Keras/TensorFlow
- Techniques de fine-tuning progressif
- Gestion des couches gelées et dégelées
- Optimisation spécifique au transfer learning
- **TP : Classification personnalisée avec Transfer Learning**
- Application à un problème métier spécifique
- Comparaison entre entraînement from scratch et transfer learning
- Optimisation du processus de fine-tuning
- Évaluation des performances et analyse des gains

### **Jour 3 : Réseaux de Neurones Récurrents (RNN)**
- **Architecture des RNN**
- Problèmes des réseaux feedforward avec les séquences
- Mémoire à court terme et propagation temporelle
- Vanilla RNN et ses limitations
- Problème du gradient qui disparaît dans le temps
- **LSTM et GRU**
- Architecture LSTM et ses portes (forget, input, output)
- GRU comme simplification des LSTM
- Comparaison des performances LSTM vs GRU
- Bidirectional RNN et leurs avantages
- **Applications des RNN**
- Traitement du langage naturel
- Analyse de séries temporelles
- Génération de séquences
- Traduction automatique
- Introduction aux mécanismes d'attention
- **TP : Prédiction de séquences avec LSTM**
- Préparation d'un jeu de données séquentielles
- Implémentation d'un modèle LSTM/GRU
- Application à la prédiction de séries temporelles
- Génération de texte avec un RNN
- Analyse des performances et optimisation

### **Jour 4 : Apprentissage par Renforcement**
- **Principes de l'apprentissage par renforcement**
- Concepts fondamentaux (agents, environnements, actions)
- Processus de décision markoviens (MDP)
- Récompenses et fonction de valeur
- Exploration vs. exploitation
- Politiques et stratégies d'apprentissage
- **Algorithmes Q-learning et Deep Q-Networks**
- Q-learning tabulaire
- Deep Q-Networks (DQN)
- Replay buffer et target networks
- Améliorations de DQN (Double DQN, Dueling DQN)
- Problématiques de stabilité et convergence
- **Applications et cas d'usage**
- Jeux et environnements simulés
- Robotique et contrôle
- Optimisation de ressources
- Personnalisation et recommandation
- Trading algorithmique
- **TP : Implémentation d'un agent d'apprentissage par renforcement**
- Mise en place d'un environnement simple (OpenAI Gym)
- Implémentation d'un agent Q-learning
- Extension vers un agent DQN
- Analyse des stratégies apprises et optimisation

### **Jour 5 : Architectures Avancées et Tendances**
- **Transformers et mécanismes d'attention**
- Mécanisme d'attention et self-attention
- Architecture Transformer complète
- BERT, GPT et leurs variantes
- Applications en NLP et au-delà
- **Réseaux Antagonistes Génératifs (GAN)**
- Principe des GAN et jeu minimax
- Architecture basique : Générateur vs Discriminateur
- Variantes populaires (DCGAN, StyleGAN, CycleGAN)
- Applications créatives et pratiques
- **Autres architectures émergentes**
- Autoencodeurs et leurs applications
- Variational Autoencoders (VAE)
- Graph Neural Networks (introduction)
- Neural Architecture Search (NAS)
- **Projet final de Deep Learning**
- Choix d'un problème complexe nécessitant le Deep Learning
- Application d'une ou plusieurs architectures vues dans la semaine
- Optimisation complète du pipeline
- Analyse des résultats et perspectives d'amélioration
- Préparation à la mise en production (introduction)

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## **SEMAINE 5 : Big Data et Déploiement de Solutions ML**
*Cette semaine est consacrée au traitement des données à grande échelle et au déploiement de solutions de Machine Learning.*

### **Jour 1 : Introduction au Big Data et Apache Spark**
- **Concepts fondamentaux du Big Data**
- Définition et caractéristiques (Volume, Vélocité, Variété, Véracité)
- Défis du traitement de données massives
- Architectures distribuées vs centralisées
- Écosystème Hadoop et ses composants
- **Apache Spark : Architecture et Concepts**
- RDD (Resilient Distributed Datasets)
- DataFrames et Datasets
- Spark SQL et optimisations Catalyst
- Architecture maître-esclave et gestionnaires de cluster
- **PySpark pour le Machine Learning**
- MLlib : bibliothèque ML distribuée
- Pipelines ML avec Spark ML
- Feature engineering à grande échelle
- Comparaison avec scikit-learn
- **TP : Premier pipeline Big Data avec Spark**
- Configuration d'un cluster Spark local
- Traitement d'un dataset volumineux
- Implémentation d'un modèle ML distribué
- Optimisation des performances et monitoring

### **Jour 2 : Bases de Données NoSQL et Stockage Distribué**
- **Introduction aux bases NoSQL**
- Types de bases NoSQL (Document, Clé-Valeur, Colonnes, Graphe)
- Théorème CAP et compromis de cohérence
- Cas d'usage et comparaison avec SQL traditionnel
- **MongoDB pour le stockage de données ML**
- Structure de documents et collections
- Requêtes et agrégations complexes
- Indexation pour les performances
- Intégration avec les pipelines ML
- **Apache Cassandra et HBase**
- Stockage colonnaire distribué
- Modélisation pour les requêtes
- Écriture et lecture à grande échelle
- Applications pour l'analytique temps réel
- **TP : Architecture de stockage pour ML**
- Design d'un schéma de données pour un cas d'usage ML
- Implémentation avec MongoDB
- Pipeline d'ingestion et de traitement
- Tests de performance et scalabilité

### **Jour 3 : Traitement en Temps Réel et Streaming**
- **Apache Kafka : Plateforme de streaming**
- Architecture producteur-consommateur
- Topics, partitions et réplication
- Kafka Streams pour le traitement de flux
- Intégration avec les systèmes ML
- **Apache Storm et Apache Beam**
- Traitement de flux en temps réel
- Spouts et bolts dans Storm
- Modèle de programmation unifié avec Beam
- Gestion de la latence et du débit
- **Applications ML en streaming**
- Scoring de modèles en temps réel
- Détection d'anomalies en continu
- Mise à jour incrémentale des modèles
- Gestion des dérives de données
- **TP : Système de recommandation en temps réel**
- Pipeline Kafka pour les événements utilisateur
- Traitement en streaming avec Spark Streaming
- Scoring de recommandations en temps réel
- Monitoring et alerting du système

### **Jour 4 : Cloud Computing et MLOps**
- **Plateformes Cloud pour le ML**
- AWS SageMaker : entraînement et déploiement
- Google Cloud AI Platform
- Azure Machine Learning
- Comparaison des services et pricing
- **Conteneurisation avec Docker**
- Containerisation d'applications ML
- Images Docker pour les environnements reproductibles
- Registres privés et gestion des versions
- Orchestration basique avec Docker Compose
- **Kubernetes pour le déploiement ML**
- Concepts de base : pods, services, déploiements
- Scaling automatique d'applications ML
- KubeFlow pour les workflows ML
- Gestion des ressources GPU dans Kubernetes
- **TP : Déploiement ML cloud-native**
- Containerisation d'un modèle ML avec Docker
- Déploiement sur Kubernetes
- Mise en place d'un pipeline CI/CD basique
- Tests de charge et monitoring

### **Jour 5 : APIs et Microservices pour ML**
- **Design d'APIs REST pour ML**
- Bonnes pratiques de design d'API
- Sérialisation et formats de données
- Gestion des erreurs et codes de statut
- Documentation avec OpenAPI/Swagger
- **Frameworks pour APIs ML**
- Flask et FastAPI pour Python
- Optimisation des performances
- Gestion de la concurrence et asynchronisme
- Sécurisation des endpoints ML
- **Architecture microservices**
- Décomposition d'une application ML monolithique
- Communication inter-services
- Patterns de résilience (Circuit Breaker, Retry)
- Service mesh et observabilité
- **Monitoring et maintenance des modèles**
- Métriques de performance en production
- Détection de drift des données et modèles
- Alerting et dashboards opérationnels
- Stratégies de rollback et mise à jour
- **TP : API ML complète en production**
- Développement d'une API FastAPI pour plusieurs modèles
- Tests automatisés et intégration continue
- Déploiement avec monitoring complet
- Simulation de scénarios de production et gestion des incidents

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## **SEMAINE 6 : Architecture Big Data & IA**
*Cette semaine est consacrée à l'architecture des systèmes Big Data et d'Intelligence Artificielle, aux méthodologies d'analyse, à la conception d'architectures data et aux cycles de vie des modèles.*

### **Jour 1 : Analyse et Stratégie Data**
- **Méthodologie d'analyse des besoins**
- Identification des problématiques métiers
- Cartographie des sources de données
- Évaluation des contraintes techniques
- Définition des objectifs et KPIs
- Analyse coûts-bénéfices des projets data
- **Élaboration de stratégies d'analyse**
- Choix des approches analytiques
- Définition des KPIs
- Alignement avec les objectifs métiers
- Roadmap et priorisation des initiatives data
- Gouvernance des données
- **Conception d'architecture data**
- Choix des technologies
- Scalabilité et performance
- Intégration avec l'existant
- Architectures lambda et kappa
- Stratégies pour le traitement temps réel vs batch
- **Travaux Pratiques**
- Analyse d'un cas métier réel
- Élaboration d'une stratégie data
- Conception d'une architecture adaptée
- Présentation des solutions proposées
- Critique et amélioration collaborative

### **Jour 2 : Ingénierie des Données et Base de Données**
- **Processus de collecte de données**
- Sources de données structurées/non structurées
- Techniques d'import et d'extraction
- Validation et nettoyage
- Ingestion en temps réel vs batch
- Outils et technologies (Kafka, NiFi, Airflow)
- **Qualification des données**
- Contrôle qualité
- Enrichissement
- Documentation des datasets
- Métadonnées et catalogage
- Conformité RGPD et sécurité des données
- **Architecture des bases analytiques**
- Modélisation pour l'IA
- Optimisation des requêtes
- Indexation pour l'analytique
- Modélisation dimensionnelle vs data vault
- Architectures polyglot persistence
- **Travaux Pratiques**
- Pipeline de préparation de données
- Conception d'une base analytique
- Tests de performance
- Implémentation d'un système de qualification
- Démonstration de l'impact sur les performances analytiques

### **Jour 3 : Machine Learning et Deep Learning en Production**
- **Sélection et optimisation d'algorithmes**
- Critères de choix selon le contexte métier
- Compromis performance/interprétabilité/coût
- Benchmarking et évaluation comparative
- Optimisation des hyperparamètres à grande échelle
- **Architectures pour le ML/DL**
- Patterns d'architecture pour l'entraînement distribué
- Serving de modèles à haute disponibilité
- Batch vs real-time inference
- Gestion des versions de modèles
- **Bonnes pratiques de développement**
- Code reproductible et versionning
- Tests unitaires pour le ML
- Documentation technique
- Conception d'une architecture d'entraînement/inférence
- Présentation des choix techniques et justification

### **Jour 4 : Amélioration Continue et Production**
- **Cycle de vie des modèles**
- Monitoring des performances
- Détection de drift
- Retraining automatisé
- Versionnement et rollback
- Traçabilité et audit des modèles
- **Amélioration continue**
- A/B testing
- Optimisation des hyperparamètres
- Feedback loop
- Analyse des erreurs et amélioration ciblée
- Équilibrage exploration/exploitation
- **Déploiement et exploitation**
- Stratégies de déploiement
- Monitoring en production
- Gestion des incidents
- Optimisation des coûts
- SLAs et métriques opérationnelles
- **Travaux Pratiques**
- Setup d'un pipeline MLOps
- Implémentation du monitoring
- Scénarios d'amélioration
- Simulation de dérive des données
- Mise en place d'un système de retraining automatisé

### **Jour 5 : Visualisation et Cas Pratique**
- **Techniques de visualisation**
- Choix des représentations
- Interactivité
- Storytelling avec les données
- Tableaux de bord opérationnels vs décisionnels
- **Communication des résultats**
- Adaptation au public cible
- Présentation d'insights métier
- Recommandations actionnables
- Gestion des biais de présentation
- **Outils de visualisation avancés**
- Tableau, Power BI pour le business
- D3.js pour les visualisations custom
- Plotly et Bokeh pour l'interactivité
- Intégration dans les applications web
- **Cas pratique intégrateur**
- Projet complet de bout en bout
- De l'analyse du besoin à la mise en production
- Architecture complète d'un système IA
- Présentation aux parties prenantes
- Plan de déploiement et de maintenance

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## **SEMAINE 7 : Révision des Concepts et Soutenances Blanches**
*Cette dernière semaine est consacrée à la révision des concepts clés, à la préparation des présentations orales et aux soutenances blanches.*

### **Jour 1 : Consolidation des Acquis**
- **Révision des concepts fondamentaux**
- Synthèse des algorithmes de Machine Learning
- Révision des principes de Deep Learning
- Clarification des concepts difficiles
- Questions-réponses sur les points complexes
- **Session de questions-réponses**
- Éclaircissement des doutes sur la formation
- Approfondissement des sujets mal compris
- Discussion sur les cas d'usage réels
- Partage d'expériences entre participants
- **État des lieux des projets**
- Évaluation de l'état d'avancement
- Identification des aspects à mettre en valeur
- Conseils sur la présentation des limitations
- Orientation sur les points à prioriser
- **Conseils personnalisés**
- Rendez-vous individuels avec les formateurs
- Identification des forces de chaque projet
- Conseils sur la façon de mettre en valeur le travail réalisé
- Priorisation des points à aborder lors de la soutenance

### **Jour 2 : Préparation de la Présentation**
- **Structure de la présentation**
- Éléments clés à inclure dans la présentation
- Organisation logique du contenu
- Équilibre entre aspects techniques et business
- Importance de l'introduction et de la conclusion
- **Création des supports visuels**
- Conseils sur la création de diapositives efficaces
- Équilibre texte/images
- Mise en valeur des résultats et schémas d'architecture
- Création de visualisations impactantes
- **Techniques de présentation**
- Conseils pour une communication claire et efficace
- Gestion du temps d'intervention
- Techniques pour capter l'attention du jury
- Comment expliquer des concepts techniques à un public varié
- **Préparation aux questions**
- Anticipation des questions techniques fréquentes
- Stratégies pour répondre aux questions difficiles
- Gestion du stress et de l'improvisation
- Techniques de reformulation et d'explication simple

### **Jour 3 : Finalisation et Répétitions**
- **Répétitions individuelles et par groupes**
- Sessions de répétition avec retour constructif
- Chronométrage et ajustements
- Amélioration de la fluidité du discours
- Gestion des supports techniques (slides, démo)
- **Feedback et amélioration**
- Retours détaillés sur le contenu et la forme
- Identification des points forts à conserver
- Aspects à améliorer
- Ajustements basés sur les retours
- **Révision collective des concepts clés**
- Session de révision des notions fondamentales
- Quiz interactif sur les concepts importants
- Discussion sur les tendances actuelles du domaine
- Conseils sur les ressources pour continuer à apprendre
- **Préparation logistique**
- Organisation du planning des soutenances
- Vérification des aspects techniques (ordinateur, projecteur)
- Préparation des fichiers nécessaires
- Conseils pour la gestion du stress

### **Jour 4 : Soutenances Blanches - Première Session**
- **Soutenances (premier groupe)**
- Présentation du projet (20 minutes)
- Session de questions-réponses (15 minutes)
- Délibération du jury
- Feedback constructif et détaillé
- **Analyse et retours**
- Points positifs observés
- Aspects techniques bien maîtrisés
- Qualité de la communication et de la pédagogie
- Suggestions d'amélioration ciblées
- **Session de coaching**
- Conseils individualisés pour chaque participant
- Stratégies pour améliorer les points faibles identifiés
- Renforcement de la confiance en soi
- Préparation mentale pour la soutenance finale

### **Jour 5 : Soutenances Blanches - Deuxième Session et Conclusion**
- **Soutenances (deuxième groupe)**
- Présentation du projet (20 minutes)
- Session de questions-réponses (15 minutes)
- Délibération du jury
- Feedback constructif
- **Retours et conseils**
- Feedback détaillé sur la présentation
- Points forts à conserver
- Aspects à améliorer
- Conseils personnalisés pour la soutenance finale
- **Bilan de la formation**
- Synthèse des compétences acquises
- Retour sur le parcours d'apprentissage
- Échange sur les points forts de la formation
- Partage d'expériences entre participants
- **Perspectives et conclusion**
- Préparation pour la certification
- Ressources pour continuer à se former
- Tendances actuelles du marché Big Data et ML
- Clôture de la formation

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## **🎯 Objectifs pédagogiques globaux**
À l'issue de cette formation de 7 semaines, vous disposerez des fondamentaux nécessaires pour :
- Comprendre et appliquer les concepts du Machine Learning et du Deep Learning
- Analyser et traiter des données massives avec les outils appropriés
- Concevoir des architectures de données adaptées aux besoins métiers
- Présenter efficacement des projets techniques à différents publics
- Poursuivre votre apprentissage de manière autonome dans ce domaine en constante évolution

**Bonne formation dans le domaine passionnant du Big Data et de l'Intelligence Artificielle !**