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Découverte des réseaux neuronaux et du Deep Learning
Formez-vous en Deep Learning et Intelligence Artificielle avec cette formation complète. Apprenez à construire, entraîner et optimiser des modèles de réseaux neuronaux artificiels à convolution (CNN), récurrents (RNN) et Long Short Term Memory (LSTM) en utilisant Python, TensorFlow et Keras. Découvrez les techniques d'augmentation de données, le transfert d'apprentissage, l'interprétation des résultats et les applications courantes du Deep Learning. -
Découvrez les métiers de l'IA : Data Analyst, Data Scientist, Data Engineer
Découvrez les métiers et formations de l'Intelligence Artificielle (IA) pour acquérir les compétences nécessaires à un emploi dans le secteur. Apprenez-en plus sur la technologie, l'histoire et l'omniprésence de l'IA, ainsi que ses applications variées. Explorez également les entreprises qui recrutent dans ce domaine et découvrez les tendances futures, les risques et l’éthique liés à cette technologie. -
Data Analyse et le Machine Learning : De la théorie à la pratique des bases de l'IA
Découvrez comment l'IA et le Machine Learning peuvent être utilisés pour analyser des données, mettre en place des modèles prédictifs et générer de nouvelles opportunités business. Apprenez à utiliser Python pour la data analyse, l'optimisation des modèles ML et leur interprétation. Obtenez une compréhension pratique du potentiel de l'analyse de données et du machine learning. -
Datagouvernance : analyser et Maitriser ses données pour l'IA
Cette formation de deux jours offre une compréhension approfondie des méthodes d'analyse et de nettoyage des données. Apprenez à utiliser Python et Pandas, à transformer les variables qualitatives, à normaliser les données, à identifier et comptabiliser les types de données, à appliquer la régression linéaire et les tests statistiques et expérimenter avec des modèles non-linéaires. Détectez et gérez les valeurs aberrantes, faites des jointures, filtrez, regrouppez et créez de nouvelles variables. -
Enjeux et perspectives du Big Data
Cette formation vous permet d'identifier les enjeux et opportunités du Big Data, de comprendre les technologies utilisées pour mettre en place des projets Big Data ainsi que leurs impacts sur l'organisation et la sécurité, et de découvrir des cas d'usage, retours d'expérience et méthodologies afin de construire une stratégie Big Data performante. -
Big Data : Architecture et infrastructure
Cette formation en architecture et infrastructure Big Data vous permet d'apprendre à définir le contexte spécifique des projets, comprendre les acteurs et leur positionnement, respecter la propriété des données et l'environnement juridique du traitement, mettre en œuvre une architecture distribuée avec des frameworks tels que Python, Spark et Hive. Vous apprendrez également à mesurer l'impact de ces choix technologiques sur la qualité des données stockées pour créer de la valeur ajoutée pour l'entreprise. -
Big Data et Datavisualisation
Cette formation en développement d'applications Big Data et Data Visualisation offre des connaissances sur les technologies Hadoop, MapReduce, Python, le Deep Machine Learning et la sélection pertinente de mode de Data Visualisation. Elle aborde également des aspects juridiques et éthiques ainsi que l'impact des choix technologiques en matière de développement Big Data. Une étude de cas vient compléter ces connaissances. -
Datavisualisation
Cette formation vous permet d'évaluer les données et leurs structures, de comprendre la Data Visualisation et les Big Data, de déterminer des indicateurs et de les associer avec des choix de visualisation. Elle couvre toutes les étapes : trouver des données, extraire l'information à partir des données brutes, préparer et corriger les données; évaluer l'information; stocker, protéger et sauvegarder; introduire la visualisation en temps-réel. Les outils utilisés sont payants ou open source. Les indicateurs uni-dimensionnels (mode, moyenne...) accompagnent une visualisation en boîte à moustache... Les indicateurs bi-dimensionnels (corrélation...) sont représentés par un diagramme de dispersion... Enfin ce cours aborde l'analyse spatiale et temporelle ainsi que le Krigeage pour cartographier facilement. -
Data Visualisation avec Python
Créez des graphiques puissants et intuitifs avec Python Matplotlib, Seaborn et Plotly ! Générez des représentations informatives en choisissant les couleurs, taille et type de marqueurs. Utilisez la construction manuelle pour créer des grilles de graphiques complexes. Annoter vos graphiques avec des lignes, points ou formes, et exportez-les facilement vers un rapport Pandas. -
JavaScript et la Datavisualisation
Apprenez à créer des graphiques de visualisation de données interactives avec JavaScript, SVG et JSON grâce à cette formation. Découvrez les fondements du Document Object Model (DOM), XML, VML et JSON. Utilisez Raphaël ou D3 pour sélectionner et modifier des éléments DOM afin de réaliser des courbes, histogrammes et camemberts complexes. Intégrez l'utilisation d'AJAX pour rendre vos données dynamiques. -
Python pour l'Intelligence Artificielle (IA) - Perfectionnement
Cette formation avancée en Intelligence Artificielle (IA) développe les compétences nécessaires pour la modélisation en IA, le traitement des données avec Pandas et Python, l'analyse exploratoire des données avec Matplotlib et Plotly, l'amélioration des performances des modèles d'IA ainsi que les enjeux éthiques de l'IA. Les participants mettront en pratique leurs connaissances acquises grâce à un projet complet d'IA et à la création d'une application web. -
Développement d'API et Web Services REST en Python
Cette formation vous initie aux essentiels du développement des Web Services et API REST : apprenez à créer une API avec Python, à mettre en oeuvre des API REST en utilisant le framework Django et à gérer les Endpoints, l'authentification et le déploiement. -
Python pour l'Intelligence Artificielle (IA) - Initiation
Cette formation offre une initiation à l'IA en Python avec des exercices pratiques de manipulation, analyse et visualisation des données. Elle comprend un projet pratique pour optimiser l'utilisation de l'IA dans le monde professionnel et aborde les concepts clés de l'IA, Pandas pour la manipulation des données, Matplotlib & Plotly pour la visualisation et Scikit-learn pour l'analyse exploratoire avancée.
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