Formation Unsupervised Learning en Ville de Québec
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 Ville de Québec ou dans les centres de formation de NobleProg Ville de Québec. Unsupervised Learning est également connu sous le nom de Unsupervised Machine Learning. NobleProg -- Votre fournisseur local de formation
Quebec - Sainte Foy
2828 Boulevard Laurier, Suite 700, Quebec City, Canada, G1V 0B9
Stratégiquement situé à proximité de l'aéroport international et de l'intersection des grands axes routiers, le centre a pour voisins l'Université Laval, des commerces, des hôtels et de nombreux commerces.
Ville de Québec - Complexe Jules-Dallaire
2828 Boulevard Laurier, Ville de Québec, Canada, G1V 0B9
Situé dans le prestigieux développement du Complexe Jules Dallaire, facile d'accès grâce aux transports en commun pratiques du secteur.
Cette formation dirigée par un instructeur, en ligne ou sur site à Ville de Québec, est destinée aux ingénieurs, data scientists et analystes de données qui souhaitent utiliser Dataiku DSS pour le développement de pipelines de machine learning et l'exploitation des processus d'IA dans la génération d'initiatives stratégiques organisationnelles.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
Installer et configurer Dataiku DSS sur leur système d'exploitation préféré.
Comprendre les concepts et principes fondamentaux de l'IA/ML qui sous-tendent les fonctionnalités de Dataiku.
Créer et mettre en œuvre leurs propres codes de visualisation de données dans des projets Dataiku DSS.
Déployer des modèles et pipelines de machine learning dans des environnements de production basés sur 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 le flux de données à travers les systèmes d'affaires ultérieurs.
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