Que ce soit en ligne ou sur site, les cours de formation en direct animés par un instructeur sur Anaconda démontrent, grâce à une pratique interactive et concrète, comment utiliser l'écosystème Anaconda pour capturer, gérer et déployer des packages et des flux de travail d'analyse de données au sein d'une seule plateforme.
La formation Anaconda est disponible sous forme de « formation en direct en ligne » ou de « formation en direct sur site ». La formation en direct en ligne (également appelée « formation en direct à distance ») est dispensée via un bureau à distance interactif. La formation en direct sur site peut être organisée localement sur les installations du client à Calgary ou dans les centres de formation d'entreprise de NobleProg à Calgary.
Anaconda, anciennement Continuum Analytics, est également connu sous le nom de Distribution Anaconda ou d'Édition Individuelle Anaconda.
NobleProg -- Votre fournisseur de formation local
Calgary - Macleod Place II
5940 Macleod Trail SW, Calgary, Canada, T2H2H4
Stratégiquement situé à quelques minutes du centre-ville, le centre offre un accès facile car il se trouve à côté de deux routes principales et la station Chinook Light Rapid Transit est à seulement deux pâtés de maisons.
Calgary – Centre Altius
Centre Altius Bureau 2500, 500, 4e Avenue Sud-Ouest, Calgary, AB T2P 2V6, Calgary, Canada, T2P 2V6
Un Espace de Travail Prestigieux avec une Connexion Urbaine Sans Faille
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Cette formation en direct avec instructeur en Calgary (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.
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