Formation Fondamentaux de la programmation Python avec Google Colab

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 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.

Cette formation en direct, animée par un formateur, à Canada (en ligne ou sur place), s'adresse aux scientifiques des données et aux professionnels des TI débutants qui souhaitent apprendre les fondamentaux de la science des données à l'aide de Google Colab.

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

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

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 sur site), s'adresse aux data scientists et aux ingénieurs logiciel qui souhaitent utiliser Dask avec l'écosystème Python pour construire, mettre à l'échelle et analyser des ensembles de données volumineux.

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

• Configurer l'environnement nécessaire pour débuter le traitement des grandes données avec Dask et Python.
• Explorer les fonctionnalités, bibliothèques, outils et API disponibles dans Dask.
• Comprendre comment Dask accélère le calcul parallèle sous Python.
• Apprendre à mettre à l'échelle l'écosystème Python (Numpy, SciPy et Pandas) à l'aide de Dask.
• Optimiser l'environnement Dask afin de maintenir des performances élevées lors du traitement d'ensembles de données volumineux.

Cette formation en présentiel ou à distance, animée par un formateur, s'adresse aux développeurs Python et aux analystes de données de niveau intermédiaire souhaitant améliorer leurs compétences en analyse et manipulation des données à l'aide de Pandas et NumPy.

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

• Configurer un environnement de développement incluant Python, Pandas et NumPy.
• Créer une application d'analyse de données utilisant Pandas et NumPy.
• Effectuer des opérations avancées de nettoyage, de tri et de filtrage des données.
• Réaliser des opérations d'agrégation et analyser des séries chronologiques.
• Visualiser les données à l'aide de Matplotlib et d'autres bibliothèques de visualisation.
• Dépanner et optimiser leur code d'analyse de données.

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.

Cette formation en direct, animée par un instructeur (en ligne ou en présentiel), s'adresse aux développeurs souhaitant utiliser la pile FARM (FastAPI, React et MongoDB) pour créer des applications web dynamiques, performantes et évolutives.

À l'issue 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 créer 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 présentiel ou à distance, animée par un instructeur dans Canada s'adresse aux développeurs qui souhaitent utiliser FastAPI avec Python pour créer, tester et déployer des APIs RESTful plus facilement et rapidement.

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

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

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, 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.