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 Waterloo ou dans les centres de formation de NobleProg Waterloo. Unsupervised Learning est également connu sous le nom de Unsupervised Machine Learning. NobleProg -- Votre fournisseur local de formation
Maximisez les opportunités dans cette ville avant-gardiste, un centre de connaissances qui abrite plusieurs géants de la technologie. Notre centre bien desservi du 180 Northfield Drive West se trouve sur le campus d'entreprise de la ville, près de la prestigieuse Université de Waterloo.
Cette formation en direct avec instructeur en Waterloo (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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