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Formation : Data science avec Cognos Analytics V11 et Python

Data science avec Cognos Analytics V11 et Python




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.


INTER
INTRA
SUR MESURE

Cours pratique en présentiel ou à distance
Disponible en anglais, à la demande

Réf. CGR
  3j - 21h00
Prix : 2240 € H.T.
Pauses-café et
déjeuners offerts

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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.

Méthodes et moyens pédagogiques
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.

Programme de la formation

1
Configuration de Jupyter Notebooks Server pour Cognos Analytics

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

2
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.

3
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.

4
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.

5
Administration de Jupyter Notebooks depuis IBM Cognos Analytics

  • Planification.
  • Sécurité.


Solutions de financement
Plusieurs solutions existent pour financer votre formation et dépendent de votre situation professionnelle.
Découvrez-les sur notre page Comment financer sa formation ou contactez votre conseiller formation.

Horaires
les cours ont lieu de 9h à 12h30 et de 14h à 17h30.
Les participants sont accueillis à partir de 8h45. Les pauses et déjeuners sont offerts.
Pour les stages pratiques de 4 ou 5 jours, quelle que soit la modalité, les sessions se terminent à 16h le dernier jour.

Dates et lieux

Dernières places
Date garantie en présentiel ou à distance
Session garantie
Du 1 au 3 décembre 2025
FR
Classe à distance
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