Les cours de formation en ligne ou sur site, dirigés par un instructeur Unsupervised Learning, démontrent par une pratique interactive comment utiliser des techniques d'apprentissage automatique non supervisé pour découvrir des modèles, regrouper des données et extraire des informations significatives à partir d'ensembles de données non étiquetés Unsupervised Learning. La formation en ligne (également appelée "formation à distance") est réalisée par le biais d'un bureau interactif à distance. La formation en direct sur site peut être réalisée localement dans les locaux du client Mississauga ou dans les centres de formation de NobleProg Mississauga. Unsupervised Learning est également connu sous le nom de Unsupervised Machine Learning. NobleProg -- Votre fournisseur local de formation
Mississauga - Airways
5925, chemin de l'Aéroport, Mississauga, Canada, L4V 1W1
Airways est un magnifique centre situé au 5925 Airport Road, juste en face de l'aéroport international Pearson de Toronto, qui propose des services de navette. Adjacent aux autoroutes 409 et 427, notre centre est facilement accessible.
Cette formation en direct avec instructeur en Mississauga (en ligne ou sur site) s'adresse aux analystes de données et aux data scientists de niveau débutant à intermédiaire qui souhaitent utiliser Weka pour effectuer des tâches d'exploration de données.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Installer et configurer Weka.
Comprendre l'environnement Weka et l'atelier.
Effectuer des tâches d'exploration de données à l'aide de Weka.
Cette formation en <loc> ; (en ligne ou sur site) est destinée aux ingénieurs, data scientists et data analysts qui souhaitent utiliser Dataiku DSS pour le développement de pipelines d'apprentissage automatique, et tirer parti des processus d'IA pour générer des initiatives organisationnelles stratégiques.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Installer et configurer Dataiku DSS sur leur système d'exploitation préféré.
Comprendre les concepts et les principes de l'IA/ML qui sont fondamentaux pour les fonctionnalités de Dataiku.
Créer et implémenter leurs propres codes de visualisation de données dans les projets Dataiku DSS.
Déployer des modèles et des pipelines de ML dans des environnements de production construits autour de Dataiku DSS.
Optimiser l'agilité et la flexibilité des méthodes d'analyse de données de leurs applications d'entreprise.
Utiliser Dataiku DSS pour sécuriser et gérer la façon dont les données circulent dans d'autres systèmes d'entreprise.
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