Formation Trading Algorithmique avec Python et R

Cette formation en direct à Canada (en ligne ou sur site) s'adresse aux participants de niveau intermédiaire qui souhaitent maîtriser les techniques avancées d'intégration et de visualisation des données dans Looker Studio, et apprendre à connecter diverses sources de données, à concevoir des tableaux de bord convaincants et à automatiser les flux de travail de reporting afin de prendre de meilleures décisions commerciales.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Connecter et intégrer plusieurs sources de données dans Looker Studio.
• Créer des métriques personnalisées et des champs calculés pour une analyse sur mesure.
• Concevoir des visualisations avancées, y compris des filtres et des graphiques interactifs.
• Automatiser les flux de rapports pour des mises à jour de données en temps réel.
• Appliquer les meilleures pratiques en matière de narration visuelle et de personnalisation des rapports.

Cette formation en <loc&gt ; (en ligne ou sur site) est destinée aux data scientists et aux ingénieurs logiciels qui souhaitent utiliser Dask avec l'écosystème Python pour construire, mettre à l'échelle et analyser de grands ensembles de données.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Mettre en place l'environnement pour commencer à construire des traitements de big data avec Dask et Python.
• Explorer les fonctionnalités, les bibliothèques, les outils et les API disponibles dans Dask.
• Comprendre comment Dask accélère le calcul parallèle en Python.
• Apprendre à faire évoluer l'écosystème Python (Numpy, SciPy et Pandas) en utilisant Dask.
• Optimiser l'environnement Dask pour maintenir de hautes performances dans le traitement de grands ensembles de données.

Ce formation en direct, dirigée par un formateur (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs et analystes de données intermédiaires qui souhaitent améliorer leurs compétences en analyse et manipulation des données à l'aide de Python, Pandas et NumPy.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Configurer un environnement de développement comprenant Python, Pandas et NumPy.
• Créer une application d'analyse des données utilisant Pandas et NumPy.
• Réaliser des opérations avancées de préparation, de tri et de filtrage des données.
• Conduire des opérations agrégées et analyser les séries temporelles.
• Visualiser les données à l'aide de Matplotlib et d'autres bibliothèques de visualisation.
• Déboguer et optimiser leur code d'analyse des données.

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels des données de niveau intermédiaire qui souhaitent implémenter une solution lakehouse à l'aide de Microsoft Fabric.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Comprendre l'architecture et les composants de Microsoft Fabric.
• Configurer et gérer un Lakehouse à l'aide de Microsoft Fabric.
• Ingestionner et transformer des données à l'aide d'Apache Spark.
• Utiliser les tables Delta Lake pour la versioning et la gestion des données.
• Implémenter des pipelines d'ingestion de données avec Dataflows Gen2.
• Orchestrer des pipelines de données à l'aide de Data Factory.

Cette formation dirigée par un instructeur, en ligne ou sur site à Canada, est destinée aux professionnels de niveau débutant à intermédiaire qui souhaitent améliorer leur productivité et leur efficacité en utilisant les fonctionnalités avancées d'Excel et de Google Sheets pour l'organisation, l'analyse et la collaboration de données.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Naviguer et utiliser les fonctionnalités essentielles d'Excel et de Google Sheets.
• Effectuer des analyses de données et créer des insights opérationnels en utilisant des techniques avancées de tableur.
• Collaborer en temps réel avec Google Sheets pour une collaboration fluide au sein de l'équipe.
• Créer des modèles réutilisables pour la production de rapports, le suivi et la gestion de projets.

Ce cours de formation dirigé par un instructeur (en ligne ou sur site) est destiné aux développeurs qui souhaitent utiliser la pile FARM (FastAPI, React et MongoDB) pour créer des applications web dynamiques, haute performance et évolutives.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Mettre en place l'environnement de développement nécessaire intégrant FastAPI, React et MongoDB.
• Comprendre les concepts clés, les fonctionnalités et les avantages de la pile FARM.
• Apprendre à construire des API REST avec FastAPI.
• Apprendre à concevoir des applications interactives avec React.
• Développer, tester et déployer des applications (front end et back end) en utilisant la pile FARM.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs qui souhaitent utiliser FastAPI avec Python pour créer, tester et déployer des API RESTful plus facilement et plus rapidement.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Configurer l'environnement de développement nécessaire pour développer des API avec Python et FastAPI.
• Créer des API plus rapidement et plus facilement en utilisant la bibliothèque FastAPI.
• Apprendre à créer des modèles de données et des schémas basés sur Pydantic et OpenAPI.
• Connecter les API à une base de données en utilisant SQLAlchemy.
• Implémenter la sécurité et l'authentification dans les API en utilisant les outils FastAPI.
• Construire des images conteneur et déployer des API web sur un serveur cloud.

Cette formation dirigée par un instructeur en Canada (en ligne ou sur place) est destinée aux analystes de données souhaitant utiliser Google Sheets pour l'analyse de données.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Créer des tableurs avec Google Sheets.
• Utiliser des formules qui fonctionnent aussi bien dans Google Sheets que dans Excel.
• Formater et analyser toutes sortes de données.
• Créer des visualisations de données avec des graphiques et des diagrammes.

Google Sheets est un outil de feuille de calcul basé sur le cloud puissant qui prend en charge la collaboration en temps réel, l'organisation des données et leur analyse.

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels de niveau débutant à intermédiaire qui souhaitent maximiser leur efficacité et leur collaboration en utilisant les fonctionnalités avancées de Google Sheets.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Naviguer et utiliser les fonctionnalités clés de Google Sheets.
• Gérer et organiser les données efficacement en utilisant des filtres, du tri et des outils de mise en forme.
• Appliquer des formules essentielles et avancées pour des scénarios d'entreprise.
• Créer des graphiques, des tableaux de bord et des modèles réutilisables pour la création de rapports et la collaboration.

Format du cours

• Cours interactif avec présentation et discussion.
• Exercices pratiques et pratique dans Google Sheets.
• Exemples concrets et activités de collaboration.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.

Cette formation en direct avec instructeur en Canada (en ligne ou sur site) s'adresse aux analystes commerciaux qui souhaitent utiliser IBM Cognos pour l'analyse des données et l'établissement de rapports.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Analyser et partager des informations sur les données.
• Visualiser les performances de l'entreprise.
• Utiliser la préparation assistée par l'IA pour nettoyer et combiner les sources de données.
• Découvrir des modèles cachés dans les données grâce aux fonctions d'intelligence artificielle intégrées à IBM Cognos Analytics.

Cette formation en direct avec instructeur à Canada (en ligne ou sur place) s'adresse aux participants de niveau débutant à intermédiaire qui souhaitent acquérir des compétences de base en matière de visualisation de données et de création de rapports à l'aide de Looker Studio, et apprendre à connecter les sources de données, à visualiser les informations de manière efficace et à obtenir des informations exploitables.

A la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les caractéristiques principales de Looker Studio et ses cas d'utilisation.
• Configurer Looker Studio et se connecter à diverses sources de données.
• Créer des tableaux de bord attrayants avec des diagrammes, des graphiques et des filtres.
• Personnaliser les rapports pour des publics spécifiques et les besoins de l'entreprise.
• Collaborer et partager efficacement les tableaux de bord.

Cette formation en direct avec instructeur en Canada (en ligne ou sur site) est destinée aux analystes et scientifiques de données qui souhaitent utiliser Metabase pour collecter, interroger et visualiser des données pour l'analyse et le reporting de la business intelligence.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Configurer et installer Metabase pour commencer à créer des visualisations de données et des tableaux de bord.
• Apprendre à interroger, agréger et visualiser des données dans Metabase.
• Utiliser les fonctionnalités et les outils de Metabase pour écrire des requêtes SQL.
• Créer des graphiques et des tableaux de bord analytiques pour obtenir des informations sur l'activité de l'entreprise.
• Connaître les meilleures pratiques et les astuces pour utiliser Metabase et résoudre les problèmes courants.

Cette formation en direct avec instructeur dans Canada (en ligne ou sur site) est destinée aux scientifiques des données et aux développeurs qui souhaitent utiliser Modin pour construire et mettre en œuvre des calculs parallèles avec Pandas afin d'accélérer l'analyse des données.

A la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Mettre en place l'environnement nécessaire pour commencer à développer des flux de travail Pandas à l'échelle avec Modin.
• Comprendre les caractéristiques, l'architecture et les avantages de Modin.
• Connaître les différences entre Modin, Dask et Ray.
• Effectuer des opérations Pandas plus rapidement avec Modin.
• Mettre en œuvre l'ensemble de l'API et des fonctions Pandas.

Microsoft Fabric est une plateforme d'analyse unifiée qui réunit l'ingénierie des données, l'intégration de données, le stockage des données, la science des données, les analyses en temps réel et l'intelligence d'affaires sous un même toit.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) dispensée par un formateur est destinée aux professionnels intermédiaires de données souhaitant utiliser Microsoft Fabric pour construire des solutions modernes de données avec des outils intégrés d'analyse, de gouvernance et de visualisation.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les composants de Microsoft Fabric et comment ils s'intègrent dans l'écosystème Microsoft.
• Créer et gérer des espaces de travail Fabric avec un contrôle d'accès approprié.
• Construire et gérer des lakehouses pour centraliser et analyser les données.
• Utiliser des calepins (notebooks) pour l'analyse exploratoire et la transformation des données avec Python et SQL.
• Créer et automatiser les flux de données à l'aide de pipelines visuels.
• Modéliser et gérer les données en utilisant les couches Data Warehouse et du modèle sémantique.
• Concevoir et publier des tableaux de bord interactifs avec Power BI dans Fabric.

Format de la formation

• Cours interactif et discussion.
• Nombreux exercices et pratique.
• Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire vivant.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour en faire la demande.

Public

Format du cours

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

Dans ce cours dispensé par un formateur, les participants apprendront à manipuler et visualiser des données en utilisant les outils inclus dans le Tidyverse.

Le Tidyverse est une collection de packages R polyvalents pour nettoyer, traiter, modéliser et visualiser des données. Parmi les packages inclus figurent : ggplot2, dplyr, tidyr, readr, purrr et tibble.

• Débutants en langage R
• Débutants en analyse de données et visualisation de données

• Partie cours, partie discussion, exercices et pratique intensive

• Effectuer une analyse de données et créer des visualisations attrayantes
• Tirer des conclusions utiles à partir de divers jeux de données d'exemples
• Filtrer, trier et résumer les données pour répondre aux questions exploratoires
• Transformer des données traitées en graphiques de ligne informatifs, diagrammes à barres et histogrammes
• Importer et filtrer les données provenant de diverses sources de données, y compris Excel, CSV et fichiers SPSS