Formation Python Programming Fundamentals using Google Colab

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

Cette formation animée par un formateur en direct à Canada (en ligne ou sur place) s'adresse aux professionnels avancés qui souhaitent approfondir leurs connaissances des modèles d'apprentissage automatique, améliorer leurs compétences en ajustement hyperparamétrique et apprendre comment déployer efficacement les modèles à l'aide de Google Colab.

• Mettre en œuvre des modèles avancés d'apprentissage automatique en utilisant des cadres populaires comme Scikit-learn et TensorFlow.
• Optimiser les performances du modèle par l'ajustement hyperparamétrique.
• Déployer des modèles d'apprentissage automatique dans des applications réelles à l'aide de Google Colab.
• Collaborer et gérer des projets d'apprentissage automatique à grande échelle avec Google Colab.

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

Cette formation dispensée par un formateur (en ligne ou sur site) est destinée aux scientifiques des données et aux ingénieurs intermédiaires souhaitant utiliser Google Colab et Apache Spark pour le traitement et l'analyse de grands volumes de données.

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

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

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux scientifiques des données débutants et aux professionnels IT qui souhaitent apprendre les bases de la science des données avec Google Colab.

• Configurer et naviguer dans Google Colab.
• Écrire et exécuter du code Python de base.
• Importer et gérer des jeux de données.
• Créer des visualisations en utilisant les bibliothèques Python.

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

Cette formation en direct (en ligne ou sur place) est destinée à des professionnels avancés qui souhaitent approfondir leur compréhension de la vision par ordinateur et explorer les capacités de TensorFlow pour le développement de modèles de vision sophistiqués utilisant Google Colab.

• Construire et entraîner des réseaux neuronaux convolutionnels (CNNs) à l'aide de TensorFlow.
• Profiter de Google Colab pour un développement de modèles basé sur le cloud scalable et efficace.
• 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 du monde réel.
• 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.

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

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

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

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

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

• Configurer et naviguer dans Google Colab pour la visualisation de 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.

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

Cette formation dispensée par un formateur (en ligne ou sur site) vise les scientifiques des données et développeurs intermédiaires souhaitant appliquer efficacement des algorithmes d'apprentissage automatique dans l'environnement Google Colab.

• Configurer et naviguer dans Google Colab pour les 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 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.

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

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux scientifiques des données et développeurs intermédiaires qui souhaitent appliquer des techniques de traitement du langage naturel (NLP) en utilisant Python dans Google Colab.

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

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

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels avancés qui souhaitent approfondir leur compréhension du apprentissage par renforcement et ses applications pratiques dans le développement AI avec Google Colab.

• Comprendre les concepts fondamentaux des algorithmes d'apprentissage par renforcement.
• Implémenter 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 en utilisant des techniques avancées telles que le Q-learning et les réseaux de neurones profonds (DQNs).
• Former des agents dans des environnements simulés avec OpenAI Gym.
• Déployer des modèles d'apprentissage par renforcement pour des applications réelles.

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

Cette formation interactive en direct (en ligne ou sur place) est destinée aux professionnels intermédiaires des données qui souhaitent appliquer des techniques de prévision de séries temporelles à des données réelles en utilisant Google Colab.

• 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 la prévision de séries temporelles.