Formation Data Science en Manitoba

Cette formation en direct animée par un formateur à Manitoba (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels de niveau débutant qui souhaitent comprendre le concept des modèles pré-entraînés et apprendre à les appliquer pour résoudre des problèmes concrets, sans avoir à développer des modèles à partir de zéro.

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

• Comprendre le concept et les avantages des modèles pré-entraînés.
• Explorer différentes architectures de modèles pré-entraînés et leurs cas d'utilisation.
• Peaufiner (fine-tune) un modèle pré-entraîné pour des tâches spécifiques.
• Implémenter des modèles pré-entraînés dans de simples projets de machine learning.

Cette formation en présentiel ou en ligne à Manitoba s'adresse aux scientifiques des données et aux analystes de niveau intermédiaire souhaitant utiliser AWS Cloud9 pour optimiser leurs flux de travail de science des données.

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

• Configurer un environnement de science des données dans AWS Cloud9.
• Effectuer des analyses de données en utilisant Python, R et Jupyter Notebook dans Cloud9.
• Intégrer AWS Cloud9 avec des services de données AWS tels que S3, RDS et Redshift.
• Utiliser AWS Cloud9 pour le développement et le déploiement de modèles d'apprentissage automatique.
• Optimiser les flux de travail basés sur le cloud pour l'analyse et le traitement des données.

Cette formation en direct dirigée par un instructeur à Manitoba (en ligne ou en présentiel) s'adresse à des participants de niveau intermédiaire souhaitant automatiser et gérer des flux de travail d'apprentissage automatique, y compris l'entraînement, la validation et le déploiement de modèles à l'aide d'Apache Airflow.

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

• Configurer Apache Airflow pour l'orchestration de flux de travail d'apprentissage automatique.
• Automatiser le prétraitement des données, l'entraînement des modèles et les tâches de validation.
• Intégrer Airflow avec des frameworks et des outils d'apprentissage automatique.
• Déployer des modèles d'apprentissage automatique à l'aide de pipelines automatisés.
• Surveiller et optimiser les flux de travail d'apprentissage automatique en environnement de production.

Cette formation en direct, animée par un formateur, à Manitoba (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.

Cette formation, dispensée par un formateur à Montpellier ou à distance (en ligne ou sur site), est conçue pour les débutants et/ou les utilisateurs intermédiaires souhaitant consolider leurs fondations en Python orienté objet, en assurance qualité logicielle et en adoption des meilleures pratiques du métier.

À l'issue de la formation, les apprenants seront en mesure de :

• Rédiger du code Python propre et structuré
• Concevoir une architecture logicielle orientée objet
• Appliquer les principes SOLID et les meilleures pratiques professionnelles
• Mettre en place une stratégie de tests unitaires robuste
• Déployer une démarche complète d'assurance qualité logicielle

Cette formation en direct, animée par un instructeur à <lieu> (en ligne ou sur site), s'adresse aux analystes de données et aux développeurs de niveau intermédiaire, ainsi qu'aux futurs scientifiques des données qui souhaitent appliquer des techniques d'apprentissage automatique en Python pour extraire des informations, effectuer des prédictions et automatiser des décisions basées sur les données.

À la fin de ce cours, les participants seront en mesure de :

• Comprendre et distinguer les principaux paradigmes de l'apprentissage automatique.
• Explorer les techniques de prétraitement des données et les métriques d'évaluation des modèles.
• Appliquer des algorithmes d'apprentissage automatique pour résoudre des problèmes de données concrets.
• Utiliser les bibliothèques Python et les cahiers Jupyter pour le développement pratique.
• Construire des modèles pour la prédiction, la classification, la recommandation et le regroupement.