Formation Gestion de la virtualisation avec Red Hat CloudForms

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels de niveau avancé qui souhaitent approfondir leur connaissance des modèles d'apprentissage automatique, améliorer leurs compétences en optimisation des hyperparamètres et apprendre à déployer efficacement les modèles en utilisant Google Colab.

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

• Mettre en œuvre des modèles d'apprentissage automatique avancés en utilisant des frameworks populaires comme Scikit-learn et TensorFlow.
• Optimiser les performances des modèles grâce à l'optimisation des hyperparamètres.
• Déployer des modèles d'apprentissage automatique dans des applications du monde réel en utilisant Google Colab.
• Collaborer et gérer des projets d'apprentissage automatique à grande échelle dans Google Colab.

Cette formation en direct avec instructeur en Canada (sur site ou à distance) est destinée aux ingénieurs qui souhaitent déployer et gérer des appareils IoT sur AWS.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de construire une plateforme IoT qui comprend le déploiement et la gestion d'un backend, d'une passerelle et d'appareils sur AWS.

Cette formation en direct avec instructeur à Canada (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs qui souhaitent installer, configurer et gérer les capacités de AWS IoT Greengrass afin de créer des applications pour divers appareils.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure d'utiliser AWS IoT Greengrass pour créer, déployer, gérer, sécuriser et surveiller des applications sur des appareils intelligents.

Cette formation en direct avec instructeur dans Canada (sur site ou à distance) est destinée aux développeurs qui souhaitent utiliser AWS Lambda pour construire et déployer des services et des applications dans le cloud, sans avoir à se soucier du provisionnement de l'environnement d'exécution (serveurs, VM et conteneurs, disponibilité, évolutivité, stockage, etc.)

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

• Configurer AWS Lambda pour exécuter une fonction.
• Comprendre le FaaS (Functions as a Service) et les avantages du développement sans serveur.
• Construire, télécharger et exécuter des fonctions AWS Lambda.
• Intégrer les fonctions Lambda avec différentes sources d'événements.
• Packager, déployer, surveiller et dépanner les applications basées sur Lambda.

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou en présentiel) est destinée aux data scientists et professionnels IT de niveau débutant qui souhaitent apprendre les bases de la science des données avec Google Colab.

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

• Configurer et naviguer dans Google Colab.
• Écrire et exécuter du code Python basique.
• Importer et gérer des ensembles de données.
• Créer des visualisations à l'aide de bibliothèques Python.

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels de niveau avancé qui souhaitent approfondir leur compréhension de la vision par ordinateur et explorer les capacités de TensorFlow pour développer des modèles de vision sophistiqués en utilisant Google Colab.

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

• Construire et entraîner des réseaux neuronaux convolutifs (CNN) en utilisant TensorFlow.
• Tirer parti de Google Colab pour le développement de modèles cloud évolutifs et efficaces.
• Mettre en œuvre des techniques de prétraitement d'images pour les tâches de vision par ordinateur.
• Déployer des modèles de vision par ordinateur pour des applications réelles.
• Utiliser le transfert d'apprentissage pour améliorer les performances des modèles CNN.
• Visualiser et interpréter les résultats des modèles de classification d'images.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux scientifiques des données et développeurs intermédiaires qui souhaitent comprendre et appliquer les techniques d'apprentissage profond à l'aide de l'environnement Google Colab.

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

• Configurer et naviguer dans Google Colab pour des projets d'apprentissage profond.
• Comprendre les fondamentaux des réseaux neuronaux.
• Implémenter des modèles d'apprentissage profond à l'aide de TensorFlow.
• Former et évaluer des modèles d'apprentissage profond.
• Utiliser les fonctionnalités avancées de TensorFlow pour l'apprentissage profond.

Cette formation en direct avec instructeur à Canada (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels de niveau avancé qui souhaitent approfondir leur compréhension des pratiques DevOps et rationaliser les processus de développement à l'aide d'AWS Cloud9.

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

• Mettre en place et configurer AWS Cloud9 pour les flux de travail DevOps.
• Mettre en œuvre des pipelines d'intégration continue et de livraison continue (CI/CD).
• Automatiser les processus de test, de surveillance et de déploiement à l'aide d'AWS Cloud9.
• Intégrer les services AWS tels que Lambda, EC2 et S3 dans les flux de travail DevOps.
• Utiliser des systèmes de contrôle des sources comme GitHub ou GitLab dans AWS Cloud9.

Cette formation en direct avec instructeur à Canada (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels de niveau intermédiaire qui souhaitent apprendre à construire, déployer et maintenir efficacement des applications sans serveur sur AWS Cloud9 et AWS Lambda.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Comprendre les fondamentaux de l'architecture serverless.
• Configurer AWS Cloud9 pour le développement d'applications sans serveur.
• Développer, tester et déployer des applications sans serveur à l'aide de AWS Lambda.
• Intégrer AWS Lambda avec d'autres services AWS tels que API Gateway et S3.
• Optimiser les applications sans serveur pour la performance et la rentabilité.

Ce formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux data scientists débutants qui souhaitent apprendre à créer des visualisations de données significatives et visuellement attrayantes.

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

• Configurer et naviguer dans Google Colab pour la visualisation des données.
• Créer divers types de graphiques en utilisant Matplotlib.
• Utiliser Seaborn pour des techniques de visualisation avancées.
• Personnaliser les graphiques pour une meilleure présentation et clarté.
• Interpréter et présenter efficacement les données à l'aide d'outils visuels.

Résumé :

• Principes de base de l'architecture et des fonctions de l'IdO
• Les "objets", les "capteurs", l'internet et la correspondance entre les fonctions commerciales de l'IdO
• Essentiel de tous les composants logiciels de l'IdO - matériel, micrologiciel, intergiciel, nuage et application mobile
• Fonctions de l'IdO - Gestionnaire de flotte, visualisation des données, FM et DV basés sur SaaS, alerte/alarme, intégration des capteurs, intégration des "choses", géofencing
• Bases de la communication des appareils IoT avec le cloud grâce à MQTT.
• Connexion des appareils IoT à AWS avec MQTT (AWS IoT Core).
• Connexion du noyau AWS IoT avec la fonction AWS Lambda pour le calcul et le stockage des données.
• Connexion de Raspberry PI avec le noyau AWS IoT et communication simple de données.
• Alertes et événements
• Calibration des capteurs

Résumé :

• Principes de base de l'architecture et des fonctions de l'IdO
• Les "objets", les "capteurs", Internet et la correspondance entre les fonctions commerciales de l'IdO
• Essentiel de tous les composants logiciels de l'IdO - matériel, micrologiciel, intergiciel, nuage et application mobile
• Fonctions de l'IdO - Gestionnaire de flotte, visualisation des données, FM et DV basés sur SaaS, alerte/alarme, intégration des capteurs, intégration des "choses", géofencing
• Bases de la communication des appareils IoT avec le cloud grâce à MQTT.
• Connexion des appareils IoT à AWS avec MQTT (AWS IoT Core).
• Connecter AWS IoT core avec AWS Lambda function pour le calcul et le stockage des données en utilisant DynamoDB.
• Connexion de Raspberry PI avec AWS IoT core et communication simple de données.
• Travaux pratiques avec Raspberry PI et AWS IoT Core pour construire un appareil intelligent.
• Visualisation des données de capteurs et communication avec une interface web.

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux data scientists et développeurs de niveau intermédiaire qui souhaitent appliquer efficacement des algorithmes de machine learning en utilisant l'environnement Google Colab.

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

• Configurer et naviguer dans Google Colab pour des projets de machine learning.
• Comprendre et appliquer divers algorithmes de machine learning.
• Utiliser des bibliothèques comme Scikit-learn pour analyser et prédire des données.
• Implémenter des modèles d'apprentissage supervisé et non supervisé.
• Optimiser et évaluer efficacement les modèles de machine learning.

Ce cours en direct, dirigé par un formateur (en ligne ou sur site) s'adresse aux scientifiques des données et développeurs de niveau intermédiaire qui souhaitent appliquer des techniques de traitement du langage naturel (NLP) à l'aide de Python dans Google Colab.

À la fin de ce cours, les participants seront capables de :

• Comprendre les concepts fondamentaux du traitement du langage naturel.
• Prétraiter et nettoyer des données textuelles pour les tâches NLP.
• Effectuer une analyse de sentiment à l'aide des bibliothèques NLTK et SpaCy.
• Travailler avec des données textuelles en utilisant Google Colab pour un développement scalable et collaboratif.

Ce cours en direct dirigé par un instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs et analystes de données débutants qui souhaitent apprendre la programmation Python à partir de zéro en utilisant Google Colab.

À la fin de ce cours, les participants seront capables de :

• Comprendre les bases du langage de programmation Python.
• Implémenter des codes Python dans l'environnement Google Colab.
• Utiliser des structures de contrôle pour gérer le flux d'un programme Python.
• Créer des fonctions pour organiser et réutiliser efficacement le code.
• Explorer et utiliser les bibliothèques de base pour la programmation Python.