Formation Introduction à Google Colab pour la science des données

Cette formation en direct, animée par un formateur en <lieu> (en ligne ou sur site), s'adresse aux professionnels de niveau avancé qui souhaitent approfondir leurs connaissances sur les modèles d'apprentissage automatique, améliorer leurs compétences en réglage des hyperparamètres et apprendre à déployer efficacement des modèles à l'aide de Google Colab.

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

• Implémenter des modèles d'apprentissage automatique avancés à l'aide de frameworks populaires tels que Scikit-learn et TensorFlow.
• Optimiser les performances des modèles par le réglage des hyperparamètres.
• Déployer des modèles d'apprentissage automatique dans des applications réelles en utilisant Google Colab.
• Collaborer et gérer des projets d'apprentissage automatique à grande échelle dans Google Colab.

Cette formation en direct, animée par un formateur, à Canada (en ligne ou en présentiel), s'adresse aux data scientists de niveau intermédiaire et aux professionnels de la santé souhaitant exploiter l'IA pour des applications avancées en santé avec Google Colab.

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

• Mettre en œuvre des modèles d'IA pour la santé avec Google Colab.
• Utiliser l'IA pour la modélisation prédictive sur des données de santé.
• Analyser des images médicales à l'aide de techniques pilotées par l'IA.
• Explorer les considérations éthiques liées aux solutions de santé basées sur l'IA.

Cette formation en direct, animée par un instructeur à Canada (en ligne ou sur site), s'adresse aux scientifiques des données souhaitant utiliser l'écosystème Anaconda pour capturer, gérer et déployer des packages et des flux de travail d'analyse de données au sein d'une plateforme unique.

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

• Installer et configurer les composants et bibliothèques d'Anaconda.
• Comprendre les concepts fondamentaux, les fonctionnalités et les avantages d'Anaconda.
• Gérer les packages, les environnements et les canaux à l'aide d'Anaconda Navigator.
• Utiliser les packages Conda, R et Python pour la science des données et l'apprentissage automatique.
• Découvrir des cas d'utilisation pratiques et des techniques pour gérer plusieurs environnements de données.

Cette formation animée par un instructeur en <lieu> (en ligne ou en présentiel) s'adresse aux data scientists et ingénieurs de niveau intermédiaire qui souhaitent utiliser Google Colab et Apache Spark pour le traitement et l'analyse de données massives.

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

• Mettre en place un environnement de données massives à l'aide de Google Colab et Spark.
• Traiter et analyser efficacement de grands ensembles de données avec Apache Spark.
• Visualiser les données massives dans un environnement collaboratif.
• Intégrer Apache Spark à des outils basés sur le cloud.

Google Colab Pro est un environnement basé sur le cloud pour le développement Python évolutif, offrant des GPU haute performance, des temps d'exécution prolongés et plus de mémoire pour les charges de travail exigeantes en IA et en science des données.

Cette formation en présentiel ou en ligne, dirigée par un formateur, s'adresse aux utilisateurs de Python de niveau intermédiaire souhaitant utiliser Google Colab Pro pour le machine learning, le traitement des données et la recherche collaborative dans une puissante interface de notebook.

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

• Configurer et gérer des notebooks Python basés sur le cloud à l'aide de Colab Pro.
• Accéder à des GPU et TPU pour le calcul accéléré.
• Rationaliser les workflows de machine learning en utilisant des bibliothèques populaires (par exemple, TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn).
• Intégrer Google Drive et des sources de données externes pour des projets collaboratifs.

Format du cours

• Cours interactif et discussion.
• De nombreux exercices et mises en pratique.
• Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire en direct.

Options de personnalisation du cours

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

Cette formation en direct, animée par un instructeur, en Canada (en ligne ou en présentiel), s'adresse aux professionnels de niveau avancé souhaitant approfondir leur compréhension de la vision par ordinateur et explorer les capacités de TensorFlow pour développer des modèles de vision sophistiqués avec Google Colab.

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

• Créer et entraîner des réseaux neuronaux convolutifs (CNN) avec TensorFlow.
• Tirer parti de Google Colab pour un développement de modèles évolutif et efficace dans le cloud.
• 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 l'apprentissage par transfert pour améliorer les performances des modèles CNN.
• Visualiser et interpréter les résultats des modèles de classification d'images.

Cette formation en direct animée par un instructeur à Canada (en ligne ou en présentiel) s'adresse aux data scientists et développeurs de niveau intermédiaire qui souhaitent comprendre et appliquer des techniques d'apprentissage profond en utilisant l'environnement Google Colab.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure 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.
• Entraîner et évaluer des modèles d'apprentissage profond.
• Utiliser les fonctionnalités avancées de TensorFlow pour l'apprentissage profond.

Cette formation en direct animée par un instructeur à Canada (en ligne ou sur site) s'adresse 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 de données.
• Créer divers types de graphiques à l'aide de Matplotlib.
• Utiliser Seaborn pour des techniques de visualisation avancées.
• Personnaliser les graphiques pour une meilleure présentation et clarté.
• Interpréter et présenter les données efficacement à l'aide d'outils visuels.

Ce cours en direct, dispensé par un formateur dans Canada (en ligne ou en présentiel), s’adresse aux scientifiques des données et aux développeurs souhaitant apprendre et développer leur carrière en science des données à l’aide de Kaggle.

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

• Se familiariser avec la science des données et l’apprentissage automatique.
• Explorer l’analyse des données.
• Comprendre Kaggle et son fonctionnement.

Cette formation en direct dirigée par un instructeur à <lieu> (en ligne ou sur site) s'adresse aux data scientists et développeurs de niveau intermédiaire qui souhaitent appliquer efficacement des algorithmes d'apprentissage automatique à l'aide de l'environnement Google Colab.

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

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

Cette formation animée par un instructeur en Canada (en ligne ou sur site) s'adresse aux data scientists et aux développeurs de niveau intermédiaire souhaitant appliquer des techniques de TLN avec Python dans Google Colab.

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

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

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

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

• Comprendre les bases du langage de programmation Python.
• Implémenter du code Python dans l'environnement de 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 des bibliothèques de base pour la programmation Python.

Cette formation en direct, dispensée par un instructeur, en <lieu> (en ligne ou sur site), s'adresse aux data scientists et aux développeurs souhaitant utiliser RAPIDS pour créer des pipelines de données accélérés par le GPU, des workflows et des visualisations, en appliquant des algorithmes de machine learning tels que XGBoost, cuML, etc.

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

• Configurer l'environnement de développement nécessaire pour créer des modèles de données avec NVIDIA RAPIDS.
• Comprendre les fonctionnalités, les composants et les avantages de RAPIDS.
• Exploiter les GPUs pour accélérer les pipelines de données et d'analyse de bout en bout.
• Mettre en œuvre la préparation de données et l'ETL accélérés par le GPU avec cuDF et Apache Arrow.
• Apprendre à effectuer des tâches de machine learning avec les algorithmes XGBoost et cuML.
• Construire des visualisations de données et exécuter des analyses de graphes avec cuXfilter et cuGraph.

Cette formation en direct, animée par un instructeur, est proposée à Canada (en ligne ou sur site) et s'adresse aux professionnels de niveau avancé qui souhaitent approfondir leur compréhension de l'apprentissage par renforcement et de ses applications pratiques dans le développement d'IA à l'aide de Google Colab.

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

• Comprendre les concepts fondamentaux des algorithmes d'apprentissage par renforcement.
• Mettre en œuvre des modèles d'apprentissage par renforcement à l'aide de TensorFlow et OpenAI Gym.
• Développer des agents intelligents qui apprennent par essais et erreurs.
• Optimiser les performances des agents à l'aide de techniques avancées telles que l'apprentissage Q (Q-learning) et les réseaux Q profonds (DQN).
• Entraîner des agents dans des environnements simulés à l'aide d'OpenAI Gym.
• Déployer des modèles d'apprentissage par renforcement pour des applications réelles.

Cette formation en direct dirigée par un instructeur en Canada (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels des données de niveau intermédiaire souhaitant appliquer des techniques de prévision de séries temporelles à des données réelles en utilisant Google Colab.

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

• Comprendre les fondamentaux de l'analyse des séries temporelles.
• Utiliser Google Colab pour travailler avec des données de séries temporelles.
• Appliquer des modèles ARIMA pour prévoir les tendances des données.
• Tirer parti de la bibliothèque Prophet de Facebook pour des prévisions flexibles.
• Visualiser les données de séries temporelles et les résultats des prévisions.