Formation Calcul quantique pratique

Cette formation en direct, dirigée par un formateur, à Canada (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels de haut niveau souhaitant utiliser le calcul quantique pour améliorer les capacités d'intelligence artificielle.

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

• Comprendre les systèmes hybrides AI-quantique et leurs applications potentielles.
• Mettre en œuvre des algorithmes d'apprentissage automatique quantiques.
• Optimiser les modèles IA à l'aide de ressources de calcul quantique.
• Surmonter les défis liés à l'échelle et à l'intégration des systèmes AI quantiques.

Cette formation en direct avec instructeur en Canada (en ligne ou sur site) s'adresse aux data scientists qui souhaitent utiliser l'écosystème Anaconda pour capturer, gérer et déployer des packages et des workflows d'analyse de données dans une plateforme unique.

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

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

Résumé

Les fournisseurs de services (CSP) sont confrontés à une pression pour réduire les coûts et maximiser le revenu moyen par utilisateur (ARPU), tout en assurant une excellente expérience client, mais les volumes de données continuent de croître. Le trafic mondial de données mobiles va croître à un taux de croissance annuel combiné (CAGR) de 78 % à 2016, atteignant 10,8 exabytes par mois.

Pendant ce temps, les CSP génèrent de grands volumes de données, y compris les enregistrements détaillés des appels (CDR), les données réseau et les données client. Les entreprises qui exploitent pleinement ces données gagnent une limite concurrentielle. Selon une récente enquête de The Economist Intelligence Unit, les entreprises qui utilisent la prise de décision basée sur les données bénéficient d’une augmentation de productivité de 5-6%. Cependant, 53% des entreprises n’utilisent que la moitié de leurs données précieuses, et un quart des répondants a noté que de vastes quantités de données utiles ne sont pas utilisées. Les volumes de données sont si élevés que l'analyse manuelle est impossible, et la plupart des systèmes logiciels héréditaires ne peuvent pas se maintenir, ce qui entraîne que les données précieuses sont déchirées ou ignorées.

Avec Big Data & Analytics’ logiciel de big data à grande vitesse, scalable, les CSPs peuvent miner tous leurs données pour une meilleure prise de décision en moins de temps. Différents Big Data produits et techniques fournissent une plate-forme logicielle end-to-end pour la collecte, la préparation, l'analyse et la présentation d'informations sur les grandes données. Les domaines d'application comprennent la surveillance des performances du réseau, la détection de fraudes, la détection du client et l'analyse du risque de crédit. Big Data & Scale des produits d'analyse pour gérer des terabytes de données mais la mise en œuvre de ces outils nécessite un nouveau type de système de base de données basé sur le cloud comme Hadoop ou un processeur de calcul parallèle à grande échelle (KPU, etc.)

Ce cours travaille sur Big Data BI pour Telco couvre toutes les nouvelles zones émergentes dans lesquelles les CSP investissent pour augmenter la productivité et ouvrir de nouveaux flux de revenus d'affaires. Le cours fournira une vue complète de 360 degrés sur Big Data BI à Telco afin que les décideurs et les gestionnaires puissent avoir un aperçu très large et complet des possibilités de Big Data BI à Telco pour la productivité et l'amélioration des revenus.

Objectifs du cours

L'objectif principal du cours est d'introduire de nouvelles Big Data techniques d'intelligence d'affaires dans 4 secteurs de Telecom Business (Marketing/Ventes, Opération réseau, Opération financière et Relation client Management). Les étudiants seront introduits à suivre :

• Introduction à Big Data-ce qui est 4Vs (volume, vitesse, variété et veracité) dans Big Data- Génération, extraction et gestion de la perspective Telco
• Comment Big Data l'analytique diffère de l'analytique des données d'héritage
• La justification intérieure de la Big Data -Telco perspective
• Introduction à Hadoop Écosystème- familiarité avec tous les Hadoop outils tels que Hive, Pig, SPARC – quand et comment ils sont utilisés pour résoudre Big Data problème
• Comment Big Data est extrait pour l'analyse pour les outils d'analyse-comment Business Analysis’s peuvent réduire leurs points de douleur de collecte et d'analyse des données grâce à une approche intégrée Hadoop de tableau de bord
• Introduction fondamentale de l'analyse Insight, de l'analyse de la visualisation et de l'analyse prédictive pour Telco
• L'analyse client Churn et Big Data-comment Big Data peut réduire l'analyse client Churn et l'insatisfaction des clients dans les études de cas Telco
• Analyse d'échecs réseau et d'échecs de service à partir des méta-data réseau et IPDR
• Analyse financière-fraude, fraude et estimation du ROI à partir des ventes et des données opérationnelles
• Problème d'acquisition client-Marketing cible, segmentation client et cross-sales à partir des données de vente
• Introduction et résumé de tous Big Data produits d'analyse et où ils s'adaptent à l'espace d'analyse Telco
• Conclusion-comment prendre une approche étape par étape pour introduire Big Data Business Intelligence dans votre organisation

Audience cible

• Opération réseau, gestionnaires financiers, gestionnaires CRM et gestionnaires informatiques de premier plan dans le bureau du CIO de Telco.
• Business Analystes à Telco
• Gestionnaire de bureau / analystes
• gestionnaires opérationnels
• Général QA

Dans cette formation en direct avec instructeur en Canada, les participants apprendront les principes fondamentaux de l'informatique quantique tout en développant des algorithmes destinés aux ordinateurs quantiques.

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

• Mettre en place l'environnement de développement nécessaire pour commencer à créer des circuits quantiques.
• Contrôler le comportement des portes en utilisant leur contrepartie native.
• Améliorer les imprécisions des quibits en utilisant Cirq.
• Écrire et exécuter un circuit quantique pour l'exécuter contre un simulateur d'ordinateur quantique basé sur le NISQ.

Les données volumineuses sont des ensembles de données si volumineux et complexes qu'un logiciel de traitement de données traditionnel ne permet pas de les traiter. Les défis du Big Data incluent la capture, le stockage, l'analyse, la recherche, le partage, le transfert, la visualisation, l'interrogation, la mise à jour et la confidentialité des informations.

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux participants de niveau débutant qui souhaitent comprendre les principes fondamentaux de l'informatique quantique, explorer les capacités de Google Willow et apprendre à commencer la programmation quantique.

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

• Comprendre les principes de l'informatique quantique et des qubits.
• Explorer Google Willow et ses avancées en correction d'erreurs quantiques.
• Écrire et exécuter des programmes quantiques basiques à l'aide de Qiskit.
• Identifier les applications réelles de l'informatique quantique.

Cette formation en Canada (en ligne ou sur site) est destinée aux data scientists et aux développeurs qui souhaitent apprendre et développer leur carrière dans Data Science en utilisant Kaggle.

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

• S'informer sur la science des données et l'apprentissage automatique.
• Explorer l'analyse des données.
• En savoir plus sur Kaggle et son fonctionnement.

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.

ProjectQ est un cadre logiciel open-source de calcul quantique en Python qui permet aux utilisateurs d'exprimer des circuits quantiques et de les traduire vers plusieurs matériels ou simulateurs quantiques backend. Le cadre prend en charge des optimisations avancées, des moteurs de compilation et la ciblage de back-ends.

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs de niveau intermédiaire qui souhaitent comprendre et appliquer ProjectQ pour une programmation quantique pratique et la traduction backend.

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

• Décrire l'architecture et le but de ProjectQ.
• Rédiger des circuits quantiques en utilisant l'API Python de ProjectQ.
• Utiliser les moteurs de compilation et les optimisations de ProjectQ.
• Cibler différents back-ends ou simulateurs quantiques à l'aide de ProjectQ.

Format du cours

• Conférence interactive et discussion.
• Exercices pratiques de codage et de construction de circuits.
• Implémentation en laboratoire visant des back-ends simulateurs ou matériels.

Options de personnalisation du cours

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

Cette formation dirigée par un instructeur, en ligne ou sur site à Canada, est destinée aux informaticiens et ingénieurs qui souhaitent comprendre les principes de l'informatique quantique et les utiliser pour développer des algorithmes d'implémentation pour ordinateurs quantiques.

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

• Comprendre les fondements de l'informatique quantique.
• Comprendre et appliquer des concepts de physique quantique dans des méthodes computationnelles.
• Créer des algorithmes pour ordinateurs quantiques.
• Résoudre des problèmes computationnels efficacement avec des ordinateurs quantiques.
• Intégrer les comportements quantiques dans les modèles computationnels existants.
• Percevoir le potentiel de l'informatique quantique dans l'avancement d'autres technologies.

Cette formation en direct, encadrée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels et chercheurs en IA débutants à intermédiaires souhaitant comprendre les principes fondamentaux de l'IA quantique et ses applications potentielles.

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

• Maîtriser les principes de base de la mécanique quantique tels qu'ils s'appliquent à l'informatique quantique.
• Comprendre le fonctionnement des algorithmes quantiques et leur mise en œuvre.
• Reconnaître le potentiel de l'IA quantique pour révolutionner divers secteurs industriels.
• Développer un modèle fondamental d'apprentissage automatique quantique.
• Évaluer les défis et les considérations éthiques de l'IA quantique.

Cette formation dirigée par un instructeur, en ligne ou sur site à Canada, est destinée aux leaders d'entreprise et technologiques de niveau débutant à intermédiaire qui souhaitent comprendre les principes fondamentaux de l'informatique quantique et son potentiel d'impact sur des secteurs tels que la cryptographie, la logistique et la modélisation financière. Ils apprendront également comment l'informatique quantique pourrait être appliquée dans leurs propres secteurs.

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

• Comprendre les principes fondamentaux de l'informatique quantique, notamment les qubits et l'entrelacement quantique.
• Identifier les applications potentielles de l'informatique quantique en cryptographie, logistique et modélisation financière.
• Acquérir une compréhension des limitations actuelles et des développements futurs de la technologie quantique.
• Reconnaître les bases des algorithmes quantiques et leur impact sur les défis d'entreprise.

Dans cette formation en direct avec instructeur en Canada, les participants apprendront les principes fondamentaux de l'informatique quantique et Q# en développant des programmes quantiques simples.

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

• Installer et configurer le kit de développement quantique Microsoft.
• Comprendre les concepts de l'informatique quantique.
• Construire, tester, exécuter et dépanner un programme quantique en utilisant Q#, Visual Studio et un simulateur local d'informatique quantique.

Cette formation en présentiel ou en ligne, dirigée par un formateur, à Canada (en ligne ou sur site) est destinée aux informaticiens souhaitant créer, modifier et exécuter des circuits quantiques en utilisant IBM Quantum Experience.

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

• Configurer l'environnement de développement nécessaire pour commencer à créer des circuits quantiques.
• Améliorer les inexactitudes dans les qubits en utilisant IBM Quantum Experience et ses simulations.
• Contrôler le comportement des portes en utilisant leur contrepartie native.
• Planifier le moment des événements de porte.

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux scientifiques des données et développeurs qui souhaitent utiliser RAPIDS pour créer des pipelines de données, des workflows et des visualisations accélérés par GPU, en appliquant des algorithmes d'apprentissage automatique tels que XGBoost, cuML, etc.

À la fin de cette formation, les participants seront capables 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.
• Tirer parti des GPU pour accélérer les pipelines de données et d'analyse de bout en bout.
• Implémenter la préparation de données et l'ETL accélérés par GPU avec cuDF et Apache Arrow.
• Apprendre à effectuer des tâches d'apprentissage automatique avec les algorithmes XGBoost et cuML.
• Créer des visualisations de données et exécuter des analyses graphiques avec cuXfilter et cuGraph.