Formation Python Programming Fondements avec Google Colab

Ce cours en direct, dispensé par un formateur (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels avancés qui souhaitent renforcer leurs connaissances des modèles d'apprentissage automatique, améliorer leurs compétences en réglage hyperparamétrique et apprendre à déployer efficacement les modèles grâce à Google Colab.

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

• Mettre en œuvre des modèles avancés d'apprentissage automatique en utilisant des frameworks populaires comme Scikit-learn et TensorFlow.
• Optimiser la performance du modèle grâce au réglage hyperparamétrique.
• Déployer les modèles d'apprentissage automatique dans des applications réelles en utilisant Google Colab.
• Collaborer et gérer de grands projets d'apprentissage automatique avec Google Colab.

Ce formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux scientifiques des données et ingénieurs de niveau intermédiaire qui souhaitent utiliser Google Colab et Apache Spark pour le traitement et l'analyse de grandes masses de données.

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

• Configurer un environnement big data en utilisant Google Colab et Spark.
• Traiter et analyser des jeux de données volumineux efficacement avec Apache Spark.
• Visualiser les grands ensembles de données dans un environnement collaboratif.
• Intégrer Apache Spark avec des outils basés sur le cloud.

Ce cours en direct, dirigé par un formateur (en ligne ou sur site), est destiné aux scientifiques des données débutants et aux professionnels de l'informatique qui souhaitent apprendre les bases de la science des données à l'aide de Google Colab.

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

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

Ce entraînement en direct dirigé par un formateur (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels avancés souhaitant 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 convolutionnels (CNN) à l'aide de TensorFlow.
• Tirer parti de Google Colab pour le développement de modèles basés sur le cloud, scalable et efficace.
• Implémenter des techniques de prétraitement d'images pour les tâches de vision par ordinateur.
• Déployer des modèles de vision par ordinateur pour des applications en situation réelle.
• 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 <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 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.

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.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs qui souhaitent utiliser la pile FARM (FastAPI, React et MongoDB) pour créer des applications web dynamiques, performantes et évolutives.

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

Mettre en place l'environnement de développement nécessaire qui intègre 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 en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux scientifiques des données et développeurs intermédiaires qui souhaitent appliquer efficacement les algorithmes d'apprentissage automatique dans 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 automatique.
• Comprendre et appliquer divers algorithmes d'apprentissage automatique.
• Utiliser des bibliothèques comme Scikit-learn pour analyser et prédire les données.
• Mettre en œuvre des modèles d'apprentissage supervisé et non supervisé.
• Optimiser et évaluer efficacement les modèles d'apprentissage automatique.

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.

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 entraînement en direct et encadré par un instructeur (en ligne ou sur place) s'adresse aux professionnels de niveau avancé souhaitant approfondir leurs connaissances en apprentissage renforcé et ses applications pratiques dans le développement d'IA à l'aide de Google Colab.

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

• Comprendre les concepts fondamentaux des algorithmes d'apprentissage renforcé.
• Mettre en œuvre des modèles d'apprentissage renforcé à l'aide de TensorFlow et de la plateforme Gym OpenAI.
• Développer des agents intelligents capables d'apprendre par essais et erreurs.
• Optimiser les performances des agents en utilisant des techniques avancées comme l'apprentissage Q (Q-learning) et les réseaux neuronaux profonds pour l'apprentissage Q (DQNs).
• Former les agents dans des environnements simulés à l'aide de la plateforme Gym OpenAI.
• Déployer des modèles d'apprentissage renforcé pour des applications en situation réelle.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels des données de niveau intermédiaire qui souhaitent appliquer les techniques de prévision par séries temporelles à des données du monde réel en utilisant Google Colab.

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

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