Udemy – ML pour les professionnels utilisant des outils d’IA sans code

Les données étant aujourd’hui l’épine dorsale de toutes les entreprises et organisations dans le monde, il est encore plus essentiel d’interagir avec les données pour obtenir des informations et prendre des décisions.des décisions éclairées. La plupart des équipes commerciales s’appuient suréquipe d’analyse de données ou d’informationspour interpréter les données et générer des informations, ce qui peut conduire à l’inefficacité au sein de l’organisation.

Les entreprises précédentes disposaient de données limitées, et toutes ces données auraient pu être analysées par les personnes limitées de l’équipe d’analyse de l’entreprise possédant d’immenses connaissances techniques. Mais maintenant, le paysage a radicalement changé !!! nous sommes arrivés à un point où même les rôles non techniques nécessitent l’analyse d’une certaine forme de données pour prendre des décisions. Et c’est là que le problème entre en jeu. Les personnes occupant des postes tels que le marketing, les ressources humaines, les opérations, les ventes, etc. ont plus ou moins de connaissances techniques. Ces personnes s’appuient sur l’équipe Insight, même pour les plus petites informations. Cela entraîne des inefficacités dans le processus et de nombreuses pertes pour l’entreprise.

Et c’est précisément là quesans codeles outils entrent en jeu. Des outils sans code commeExploration de données OrangeetTableauont révolutionné la façon dont les entreprises gèrentanalyse de donnéesetvisualisation. Ces plateformes démocratisent la science des données en la rendant accessible auxles personnes qui n’ont peut-être pas de compétences en programmationélargissant ainsi le vivier de talents capables deobtenir des informationsà partir de données. Avec convivialitéinterfaces glisser-déposerles employés peuvent configurer rapidement et facilement des flux de données,effectuer des analyses complexesetgénérer des rapports visuels. Cette rapidité et cette agilité sont cruciales pour réaliser en temps opportun,décisions basées sur les donnéesdans un environnement commercial en évolution rapide. De plus, la facilité d’utilisation encouragecollaboration interfonctionnellepermettant aux membres de l’équipe de divers départements d’apporter leur expertise aux projets de données. En conséquence, les entreprises peuvent bénéficier d’une compréhension plus globale de leursopérations,comportement du client,ettendances du marchésans investir dans une formation approfondie ou dans du personnel spécialisé. De plus, ces outils sans code offrent unsolution rentableen réduisant le besoin d’une grande équipe de data scientists et de développeurs tout enminimiser les coûts de maintenance à long terme. Plateformes comme Orange et Tableauresponsabiliser les organisationsêtre plus axé sur les données, agile et innovant.

NotreNo-Code AILe cours permet aux professionnels de fairedécisions basées sur les donnéesde manière indépendante sans dépendre de l’équipe de données. Ce cours vous permettra de prendre de meilleures décisions commerciales en postulantmesures statistiques fondamentalesetméthodes de prédictionen utilisant diversoutils glisser-déposer. Vous apprendrez à analyser des données, à générerconnaissanceset créer des modèles d’apprentissage automatiquesans écrire une seule ligne de code !

Ce cours unique en son genre est structuré pour garantir que vous êtes au courant des dernières avancées dans le domaine de l’IA sans code. Notresans codele cours s’étend sur 5 sections et 2outils d’IA sans code. Jetons un coup d’œil aux sections.

Section 1:Art de prendre des décisions avec des données

• Acquérir la capacité d’utilisermesures statistiquestels que Moyenne/Moyenne/Stddev pour prendre des décisions basées sur les données.
• Un exercice en début et en fin de section pour vous montrer la différence entre les connaissances.
• Différentes approches pour prendre des décisionsavec leurs avantages et inconvénients.
• Préjugés courantsdans la prise de décision à travers des exemples.
• ComprendreIntervalle de confiance et biais d’échantillonnage
• UNétude de casprendre des décisions basées sur les données

Section 2: Alimenter vos décisions avec des graphiques (Tableau Public)

• Présenter des rapports et évaluer les informationsprésentés dans des rapports
• Présenter des scénarios où la réalisationles graphiques peuvent donner de meilleures informations,comme l’identification des tendances des stocks, les modèles régionaux de ventes dans une carte à code couleur, la relation entre deux caractéristiques (etc.)
• Introduction àTableauà l’aide d’une étude de cas.
• Poser des questionsqui nécessitent l’utilisation de différents types de graphiques pour y répondre
• Jointures dans Tableau
• Résumé des différents types de graphiques et où utiliser chacun d’eux.
• Exercice à la fin de la section pour renforcer vos concepts.

Section 3:Faire des prévisions sur la préparation future

• Identifiez letype de problèmes d’apprentissage automatique
• Comprenez pourquoi nous faisons des prédictions et quelles sont quelques méthodes simples expliquées à l’aide d’une étude de cas qui parlera de prédictions simples basées sur une moyenne, de prédictions basées sur des règles, de prédictions utilisant l’apprentissage automatique, etc.
• Meilleures pratiques pourévaluer les prédictionset introduire des concepts autourmesures d’évaluation, ensembles de tests d’entraînement, benchmarksetc
• ComprendreL’apprentissage automatique et ses applications
• Liste de contrôle à suivre si le Machine Learning serait un bon choix

Section 4 : Introduction à un outil No-Code (Orange) à partir d’une étude de cas

• Faites des prédictions encréer des modèles d’apprentissage automatiquesur unsans codeoutil –Exploration de données Orange.
• Évaluer lequalité des prédictionset approche des modèles ML créés par d’autres/membres de l’équipe en utilisantOrange.
• Passer parplusieurs études de caspour vous familiariser avec Orange. Chaque étude de cas commencerait par un énoncé du problème et des données, et les participants devraient identifier la variable cible, les fonctionnalités à ignorer, sélectionner les fonctionnalités et le type de problème (Classification, Régression, Clustering). Quand utiliser le Deep Learning.
• Démo deK-Voisins les plus proches, Arbre de décision, Forêt aléatoire, Régression logistique, K-Means, Clustering hiérarchique,etc à Orange
• Meilleures pratiques pour créer de bons modèles de Machine Learning
• Discussion surDéploiement du modèle et taux de prédictions

Section 5: Deep Learning et éthique dans l’IA

• CréerModèles d’apprentissage profondà l’aide d’un outil no-code – Orange Data Mining.
• Créer unModèle d’apprentissage profond pour le texteDonnées utilisant Orange.
• Créer unModèle d’apprentissage profond pour l’imageDonnées utilisant Orange.
• Comprendre comment l’apprentissage profond constitue l’élément de base pourIA générative.
• Familiarisez-vous avec les outils d’IA générative tels queChatGPT et DALL-Epour générer rapidement du texte et des images et prendre une longueur d’avance.
• Comprendre lepréoccupations éthiques liées à l’IAet comment cela est devenu encore plus pertinent avec l’avènement de l’IA générative.

À la fin de ce cours, vous aurez une compréhension approfondie des mesures statistiques et des méthodes prédictives essentielles, ainsi que la confiance nécessaire pour les appliquer efficacement sans écrire une seule ligne de code. Saisissez cette opportunité de devenir un décideur averti en matière de données et laissez notre cours vous guider dans ce processus de transformation.

Votre parcours vers l’excellence basée sur les données commence ici, et nous avons hâte de voir l’impact positif que vous aurez grâce à vos nouvelles connaissances et compétences. Nous comprenons que le chemin vers l’excellence basée sur les données peut être intimidant, rempli d’algorithmes complexes, d’ensembles de données volumineux et de visualisations complexes. Mais n’ayez crainte, car vous n’êtes pas seul dans ce voyage. Avec les bons outils et conseils, vous vous rendrez vite compte que les données ne sont pas un obstacle mais un atout inestimable qui attend d’être libéré.

Alors que vous vous engagez sur cette voie de transformation, n’oubliez pas que chaque point de données que vous analysez, créez un graphique et obtenez des informations contribue à une compréhension plus large des objectifs et des défis de votre organisation. Vos nouvelles compétences feront de vous un atout pour votre équipe et vous positionneront comme catalyseur du changement organisationnel.

Alors, que vous soyez un débutant qui vient juste de se mouiller les pieds ou un professionnel chevronné cherchant à perfectionner ses compétences, acceptez le voyage qui vous attend. La route vers l’excellence basée sur les données est un marathon, pas un sprint. Mais chaque pas que vous faites est un pas vers un avenir plus informé, plus efficace et plus percutant. Nous sommes ravis de vous soutenir à chaque étape du processus.

N’attendez pas, inscrivez-vous maintenant et libérez la puissance de l’IA No-Code pour votre carrière.

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