Nos formations : www.jedha.co
Projet IA de Christian Gandon
Dans son projet final, Christian nous présente les outils et modèles de prédiction de Machine Learning pour l'achat et la vente de Bitcoin
Optimiser ses publicités grâce à la Data ScienceJedha Bootcamp
Nos formations : https://jedha.co/
Améliorer son taux de conversion, son ciblage, mieux connaître son audience fait partie des grandes missions de chaque entreprise. Mais que faire quand l'audience en question est importante ? Les méthodes de Machine Learning nous permettent maintenant de mieux comprendre tout ceci, en analysant les comportements et interactions d'un très grand nombre d'utilisateurs ! Yann nous les explique lors de cet événement.
Meet up French Video Game Analyst
April 2016
Company Ankama
Speaker: Johan-André Jeanville, Lead Data Analyst
Bonnes pratiques pour la prédiction et prévention du churn, via le Machine Learning.
Comment prévenir le départ des joueurs et mener des actions avant que ceux-ci ne soient définitivement partis ?
Arnaques, crimes et analytics - Aristide Riou - Measure Camp Paris 2016Prénom Nom de famille
Ma présentation du Measure Camp Paris 2016, où j'ai fait un tour de techniques "créatives" pour utiliser les outils d'analytics / tag management de façon plus ou moins honnête...
Remplacer un SI existant par un nouvel outil basé sur l'état de l'art (Symfony CMF, ElasticSearch, RabbitMQ, Docker, Backbone.js) sans reculer sans cesse la mise en production, c'est une question d'agilité. Concevoir l'architecture, découvrir des stratégies de migration partielle, investir dans des systèmes de synchronisation, partager l'avancée d'un projet avec tous, former les équipes au nouvel outil, accompagner les changements dans l'organisation de l'entreprise, voici quelques recettes de migration continue illustrées par le cas du CMS de 20Minutes.fr.
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Tracking et Analytics comme avantage compétitifBruno Guyot
Article complément et approfondissement de la conférence que j'ai eu la chance de donner à Performance Web 2018 à Genève. Découvrez comment faire de l'analytics et du tracking au sens large (Google Analytics, Google Tag Manager, Call Tracking, Liaison Google Adwords et Salesforce) peuvent vous donner un avantage compétitif. Le tout dans un contexte GDPR.
Google Analytics - Des bases actionnables en 45min - LEC Geneve 2019Bruno Guyot
Découvrez rapidement comment installer Google Analytics sur votre site et comment paramétrer des objectifs de conversion.
Ensuite, découvrez par 2 analyses actionnables immédiatement, comment vous allez pouvoir améliorer votre acquisition de trafic sans vous tromper et comment améliorer vos pages pour qu'elles soient plus en adéquation avec les sources de trafic qui leur donne du trafic.
A la clé, une amélioration immédiate des résultats business générés par votre site internet. Le tout en seulement 45 min.
Simbound Simulation pour Cours de Digital MarketingAtraki
Jeu d'entreprise 100% marketing digital (SEA, Webanalyse, E-mailing, Community Management), pour dynamiser vos cours et formations en webmarketing.
Mettez vos étudiants dans la peau d’un Manager E-commerce et faites-leur simuler des campagnes de publicité en ligne !
Plus besoin d’accès aux plateformes du marché ni de budget publicitaire pour s’exercer.
Simbound: l’apprentissage du marketing digital par la pratique et le jeu !
Slide de notre meet-up sur le Grooming, une activité de préparation de backlog parfois peu motivante et pourtant fortement porteuse de sens. Nous vous invitons à travers ce meet-up à repenser différemment l'impact, le sens et l'acabit de l'activité de grooming.
Le juste-à-temps est une méthode d'organisation et de gestion de la production en flux tendu, propre au secteur industriel qui consiste à rendre à zéro les stocks et les en-cours de fabrication.
DataScientist Job : Between Myths and Reality.pdfJedha Bootcamp
Swipe through the smoke and mirrors and learn about the "sexiest job of the 21st century" with Nicola, Machine Learning Scientist @ Bumble
✨ Artificial Intelligence? Business Intelligence? Data Science? What do these terms sound like when put into action at one of the world's most forefront dating platforms? Jedha is proud to host an evening with Nicola Ghio, Senior Machine Learning Scientist at Bumble, who will give us a "peek behind the curtain" into what this enviable job title looks like in practice.
😎 Nicola will share some of his experiences working at Bumble. 🎯 Hear first-hand about Bumble's harassment and toxic imaging detector as well as the real skills required to work in the industry. We also look forward to hearing about Nicola's personal story, his background and his advice for those that want to dive deeper into the world of tech.
Meet Jedha 😍 Your Data and Cyber Security Bootcamp, ranked #1 in Europe (Switch Up). Our mission is to demystify the world of tech and to make its skills accessible to anyone who desires to learn. We have courses suited to all ambitions and skill levels: From beginners who have never typed a line of code in their lives right through to skilled tech professionals who want to achieve mastery. Our methods and teachers help to unlock human potential in the unlimited world of tech.
L'IA face à l'épreuve du covid-19 - Jedha x KardinalJedha Bootcamp
Nos formations : www.jedha.co
Avec la crise sanitaire, beaucoup de secteurs ont été mis à mal. Pour une majorité d'entreprise utilisant la Data pour ses objectifs business, il est devenu plus que complexe de construire des modèles aussi robustes, dans un contexte aussi changeant sur le long terme.
Générer une image à partir d'un texte - Fullstack Paris #5Jedha Bootcamp
Nos formations : jedha.co
Hayet et Othman vous présentent leur projet final réalisé suite à leur formation Fullstack. Leur ambition : générer des images automatiquement à partir d'une description textuelle
Construction d'une voiture autonome - Adrien Dodinet, alumni FullstackJedha Bootcamp
La formation : www.jedha.co
Dans son projet final suite à sa formation Fullstack, Adrien a construit une voiture autonome, détectant son environnement et prenant des décisions selon celui-ci.
Formation Data Engineering : http://bit.ly/2Z4Va8R
Ce mercredi 22 janvier 2020, rendez-vous sur notre campus Parisien pour vous présenter l'Ecole. Nouveau programme, plateforme, compétences à développer pour nos élèves, besoins changeants des entreprises, on vous parlera de tout ceci lors d'une soirée Portes Ouvertes ! Principalement animée par Antoine Krajnc, fondateur de Jedha, toute l'équipe sera présente pour répondre à vos questions sur les formations, vos débouchés et le secteur.
Les nouvelles à vous annoncer - attendez de tout voir - :
- la sortie d'un nouveau programme : un bootcamp Data Engineering
- le déploiement de J.U.L.I.E - Jedha Universal Learning InterfacE
Prédire le comportement consommateurs grâce à la Data Science - Jimmy Brumant...Jedha Bootcamp
Nos formations : www.jedha.co
Nous sommes cette fois avec Neuralytics pour discuter comportements d'achats ! Prenant le cas d'usage de l'achat automobile (le 2e achat des plus importants), Jimmy - CTO de Neuralytics - nous présentera les challenges liés à ces achats pour les vendeurs, et les solutions que les modèles de prédiction de Machine Learning peuvent apporter. A extrapoler à d'autres secteurs ?
Estimer les prix de vente sur une marketplace - Fabien Herry & Marc De ForzanzJedha Bootcamp
Nos formations : https://www.jedha.co
C'est en binôme que Marc & Fabien de sont mis pour réaliser leur projet IA final. Leur but ? Prédire le prix de ventes d'objets grâce au traitement du texte présent dans sa description.
Trouver des offres d'emploi grâce au traitement de texte - Mohamed ZebliJedha Bootcamp
Nos formations : https://www.jedha.co
Ici, ce sont 2 modèles que Brice expérimente pour parvenir à matcher candidats et offres d'emploi grâce à l'analyse de texte (NLP)
Optimiser sa stratégie de paris sportifs : le cas du football - Mohamed ZebliJedha Bootcamp
Nos formations : https:///www.jedha.co
Cette fois c'est le football qui est mis à l'honneur pour le projet Machine Learning visant à optimiser sa stratégie de paris ! Coupe du monde, UEFA : à vos paris !
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Reconnaître du mobilier design sur une photographie - Emmanuelle GuyotJedha Bootcamp
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Passionné par le Design, Emmanuelle entreprend ici de lier cela au Deep Learning. Pourquoi ? Proposer des modèles d'assortiment, aider à la création de nouveaux modèles...
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Dans un projet Data, quand le nettoyage des données, la modélisation et l'analyse restent primordiaux, il en revient très important de savoir restituer ses résultats d'analyse à votre audience. Après avoir animé plusieurs conférence sur la Data Visualisation, place à la pratique avec Morgane. Nous verrons comment réaliser des dashboards interactifs pour parvenir à exposer de manière claire à des personnes aussi bien techniques que non-techniques
Les applications du Deep Learning - Jedha LyonJedha Bootcamp
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C'est une branche du Machine Learning très prometteuse. Que ce soit pour reconnaître des visages sur des images, analyser des textes et les interpréter automatiquement ou encore avoir des voitures qui conduisent toutes seules, les applications du Deep Learning sont nombreuses. Aujourd'hui, nous vous proposons un workshop qui va vous permettre de comprendre ce domaine et voir en quoi nous pourrions concrètement l'utiliser.
Connaître son audience grâce à la Data - Parisa MAjlessiJedha Bootcamp
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Analyser des comportements d'achats, d'utilisateurs Web, de retombées de campagnes, la Data Science est maintenant un outil important pour l'aide à la décision pour mieux connaître son audience et proposer les solutions les plus adaptés. Vous pourrez aussi découvrir toutes les possibilités qu'offre la Data Science dans l'élaboration d'une stratégie marketing.
Automatiser la classification d'un jeu vidéoJedha Bootcamp
Dans son projet Data Science, Alexandre nous explique les outils qu'il a utilisé pour classifier automatiquement les jeux vidéos : horreur, aventure, action, sport, le travail des systèmes de recommandation optimisé !
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2019 : les news du RGPD - Méghane Duval, Juriste-conseil @ KaOra PartnersJedha Bootcamp
L'événement
Qu'en est-il du RGPD depuis sa promulgation en 2016 ? Adopté & promulgué depuis plus de 3 ans, la compliance RGPD se lisait alors sur toutes les lèvres. En constance évolution, nous vous proposons ce soir, de mieux comprendre les tenants & aboutissants du règlement, et de se tenir au courant de ses actualités.
L'agenda
18h30 - 19h15 : La conférence
19h15 - 19h30 : Q&A
19h30 - 20h : discutons autour d'un verre avec les speakers & participants !
OCTO TALKS : 4 Tech Trends du Software Engineering.pdfOCTO Technology
En cette année 2024 qui s’annonce sous le signe de la complexité, avec :
- L’explosion de la Gen AI
-Un contexte socio-économique sous tensions
- De forts enjeux sur le Sustainable et la régulation IT
- Une archipélisation des lieux de travail post-Covid
Découvrez les Tech trends incontournables pour délivrer vos produits stratégiques.
Le Comptoir OCTO - Équipes infra et prod, ne ratez pas l'embarquement pour l'...OCTO Technology
par Claude Camus (Coach agile d'organisation @OCTO Technology) et Gilles Masy (Organizational Coach @OCTO Technology)
Les équipes infrastructure, sécurité, production, ou cloud, doivent consacrer du temps à la modernisation de leurs outils (automatisation, cloud, etc) et de leurs pratiques (DevOps, SRE, etc). Dans le même temps, elles doivent répondre à une avalanche croissante de demandes, tout en maintenant un niveau de qualité de service optimal.
Habitué des environnements développeurs, les transformations agiles négligent les particularités des équipes OPS. Lors de ce comptoir, nous vous partagerons notre proposition de valeur de l'agilité@OPS, qui embarquera vos équipes OPS en Classe Business (Agility), et leur fera dire : "nous ne reviendrons pas en arrière".
L'IA connaît une croissance rapide et son intégration dans le domaine éducatif soulève de nombreuses questions. Aujourd'hui, nous explorerons comment les étudiants utilisent l'IA, les perceptions des enseignants à ce sujet, et les mesures possibles pour encadrer ces usages.
Constat Actuel
L'IA est de plus en plus présente dans notre quotidien, y compris dans l'éducation. Certaines universités, comme Science Po en janvier 2023, ont interdit l'utilisation de l'IA, tandis que d'autres, comme l'Université de Prague, la considèrent comme du plagiat. Cette diversité de positions souligne la nécessité urgente d'une réponse institutionnelle pour encadrer ces usages et prévenir les risques de triche et de plagiat.
Enquête Nationale
Pour mieux comprendre ces dynamiques, une enquête nationale intitulée "L'IA dans l'enseignement" a été réalisée. Les auteurs de cette enquête sont Le Sphynx (sondage) et Compilatio (fraude académique). Elle a été diffusée dans les universités de Lyon et d'Aix-Marseille entre le 21 juin et le 15 août 2023, touchant 1242 enseignants et 4443 étudiants. Les questionnaires, conçus pour étudier les usages de l'IA et les représentations de ces usages, abordaient des thèmes comme les craintes, les opportunités et l'acceptabilité.
Résultats de l'Enquête
Les résultats montrent que 55 % des étudiants utilisent l'IA de manière occasionnelle ou fréquente, contre 34 % des enseignants. Cependant, 88 % des enseignants pensent que leurs étudiants utilisent l'IA, ce qui pourrait indiquer une surestimation des usages. Les usages identifiés incluent la recherche d'informations et la rédaction de textes, bien que ces réponses ne puissent pas être cumulées dans les choix proposés.
Analyse Critique
Une analyse plus approfondie révèle que les enseignants peinent à percevoir les bénéfices de l'IA pour l'apprentissage, contrairement aux étudiants. La question de savoir si l'IA améliore les notes sans développer les compétences reste débattue. Est-ce un dopage académique ou une opportunité pour un apprentissage plus efficace ?
Acceptabilité et Éthique
L'enquête révèle que beaucoup d'étudiants jugent acceptable d'utiliser l'IA pour rédiger leurs devoirs, et même un quart des enseignants partagent cet avis. Cela pose des questions éthiques cruciales : copier-coller est-il tricher ? Utiliser l'IA sous supervision ou pour des traductions est-il acceptable ? La réponse n'est pas simple et nécessite un débat ouvert.
Propositions et Solutions
Pour encadrer ces usages, plusieurs solutions sont proposées. Plutôt que d'interdire l'IA, il est suggéré de fixer des règles pour une utilisation responsable. Des innovations pédagogiques peuvent également être explorées, comme la création de situations de concurrence professionnelle ou l'utilisation de détecteurs d'IA.
Conclusion
En conclusion, bien que l'étude présente des limites, elle souligne un besoin urgent de régulation. Une charte institutionnelle pourrait fournir un cadre pour une utilisation éthique.
Le Comptoir OCTO - Qu’apporte l’analyse de cycle de vie lors d’un audit d’éco...OCTO Technology
Par Nicolas Bordier (Consultant numérique responsable @OCTO Technology) et Alaric Rougnon-Glasson (Sustainable Tech Consultant @OCTO Technology)
Sur un exemple très concret d’audit d’éco-conception de l’outil de bilan carbone C’Bilan développé par ICDC (Caisse des dépôts et consignations) nous allons expliquer en quoi l’ACV (analyse de cycle de vie) a été déterminante pour identifier les pistes d’actions pour réduire jusqu'à 82% de l’empreinte environnementale du service.
Vidéo Youtube : https://www.youtube.com/watch?v=7R8oL2P_DkU
Compte-rendu :
Ouvrez la porte ou prenez un mur (Agile Tour Genève 2024)Laurent Speyser
(Conférence dessinée)
Vous êtes certainement à l’origine, ou impliqué, dans un changement au sein de votre organisation. Et peut être que cela ne se passe pas aussi bien qu’attendu…
Depuis plusieurs années, je fais régulièrement le constat de l’échec de l’adoption de l’Agilité, et plus globalement de grands changements, dans les organisations. Je vais tenter de vous expliquer pourquoi ils suscitent peu d'adhésion, peu d’engagement, et ils ne tiennent pas dans le temps.
Heureusement, il existe un autre chemin. Pour l'emprunter il s'agira de cultiver l'invitation, l'intelligence collective , la mécanique des jeux, les rites de passages, .... afin que l'agilité prenne racine.
Vous repartirez de cette conférence en ayant pris du recul sur le changement tel qu‘il est généralement opéré aujourd’hui, et en ayant découvert (ou redécouvert) le seul guide valable à suivre, à mon sens, pour un changement authentique, durable, et respectueux des individus! Et en bonus, 2 ou 3 trucs pratiques!
3. Approche
Court-terme :
A chaque minute, j’essaie de deviner si je
suis dans un creux ou un pic pour les 100
prochaines minutes.
Simple :
si creux = j’achète
si pic = je vends
Je n’essaie pas d’évaluer la valorisation future
Données :
Cours BTC/USD minute par minute sur Q1.2019:
● valo open/close,
● volume transactions,
● deal initié par acheteur ou vendeur.
5. Oui!
Si elle avait été productive sur Avril 2019,
l’application aurait généré un profit de 12,8%
(vs. croissance naturelle du BTC de 7,5%)
creux:
2 sur 3 sont
corrects
(66%)
pics:
3 sur 5 sont
corrects
(60%)
6. ● Pour éliminer les faux positifs il faut se limiter à très peu de deals, i.e. les quelques
pics/creux avec les certitudes de prédictions >90%
● Le 1er trimestre a été croissant, n’a pas été testée en marché descendant
...Mais:
Matrices de confusion
Creux Pics
pred yes 21 11 23 15
pred no 2102 5357 1772 5681
true
yes
true
no
true
yes
true
no
8. Mes apprentissages
● Collecte de données:
○ boucles sur API des places d’échanges
○ concaténation en fichiers plats
○ Simple, gratuit… easy.
● Préparation des données:
○ Pour LSTM, chaque observation doit contenir l’historique de la série
temporelle. Attention au volume et au temps de calcul!
○ Ne pas suivre toutes les hypothèses en même temps. Dérouler une
hypothèse jusqu’au bout, puis ensuite faire varier les paramètres.
● Entraînement du réseau:
○ 48h sur un laptop pour 1000 epoch...
○ ...vs 3h sur une machine virtuelle GPU (Paperspace.com: 2euros/heure)
○ Optimisation du training avec gestion différenciée du batch_size pour le
training et le test (requiert un export/import des poids)
9. Prochaines étapes
● Enrichir:
○ Traiter les séries temporelles comme des images (en cours)
○ Interpréter les sentiments des tweets et news (en cours)
○ Ajouter les tendances moyen terme
○ Ajouter les cours d’autres places de marché
● Automatiser:
○ La collecte de données et l'entraînement continu du modèle
○ L’exécution des achats/ventes réels
○ Inclure des seuils de sécurité en cas d’erreur de prédiction
12. Même avec des prédictions à 100% sur Q1.2019:
● la médiane du gain par trade aurait été négative (-4eur)...
● ...mais le gain moyen aurait été positif (+9eur)
● => en effet, on perd souvent un peu mais on gagne quelques fois beaucoup.
A noter:
Distribution des gains si tous les
pics et creux sont bien détectés: Zoom sur les 50%
13. Références:
Prédiction de cours avec LSTM:
● https://towardsdatascience.com/predicting-stock-price-with-lstm-13af86a74944
● https://towardsdatascience.com/predicting-ethereum-prices-with-long-short-term-memory-lstm-2a5465d3fd
Optimisation de Batch_size sur LSTM:
● https://machinelearningmastery.com/use-different-batch-sizes-training-predicting-python-keras/
Stacked LSTM:
● https://machinelearningmastery.com/stacked-long-short-term-memory-networks/
Classification de séries temporelles avec conversion des courbes en images:
● https://forums.fast.ai/t/share-your-work-here/27676/367
● https://medium.com/analytics-vidhya/encoding-time-series-as-images-b043becbdbf3