Formation Introduction to Google Colab for Data Science

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

Cette formation animée par un formateur en direct à France (en ligne ou sur place) s'adresse aux professionnels avancés qui souhaitent approfondir leurs connaissances des modèles d'apprentissage automatique, améliorer leurs compétences en ajustement hyperparamétrique et apprendre comment déployer efficacement les modèles à l'aide de Google Colab.

• Mettre en œuvre des modèles avancés d'apprentissage automatique en utilisant des cadres populaires comme Scikit-learn et TensorFlow.
• Optimiser les performances du modèle par l'ajustement hyperparamétrique.
• Déployer des modèles d'apprentissage automatique dans des applications réelles à l'aide de Google Colab.
• Collaborer et gérer des projets d'apprentissage automatique à grande échelle avec Google Colab.

This instructor-led, live training in France (online or onsite) is aimed at intermediate-level data scientists and healthcare professionals who wish to leverage AI for advanced healthcare applications using Google Colab.

By the end of this training, participants will be able to:

• Implement AI models for healthcare using Google Colab.
• Use AI for predictive modeling in healthcare data.
• Analyze medical images with AI-driven techniques.
• Explore ethical considerations in AI-based healthcare solutions.

Cette formation en direct avec instructeur en France (en ligne ou sur site) s'adresse aux data scientists qui souhaitent utiliser l'écosystème Anaconda pour capturer, gérer et déployer des packages et des workflows d'analyse de données dans une plateforme unique.

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

• Installer et configurer les composants et les bibliothèques Anaconda.
• Comprendre les concepts de base, les fonctionnalités et les avantages de Anaconda.
• Gérer les paquets, les environnements et les canaux à l'aide du Anaconda Navigator.
• Utiliser Conda, R et les paquets Python pour la science des données et l'apprentissage automatique.
• Connaître des cas d'utilisation pratiques et des techniques pour gérer des environnements de données multiples.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

Cette formation dispensée par un formateur (en ligne ou sur site) est destinée aux scientifiques des données et aux ingénieurs intermédiaires souhaitant utiliser Google Colab et Apache Spark pour le traitement et l'analyse de grands volumes de données.

• Configurer un environnement big data en utilisant Google Colab et Spark.
• Traiter et analyser efficacement des jeux de données volumineux avec Apache Spark.
• Visualiser les grands ensembles de données dans un environnement collaboratif.
• Intégrer Apache Spark avec des outils basés sur le cloud.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

Cette formation en direct (en ligne ou sur place) est destinée à des professionnels avancés qui souhaitent approfondir leur compréhension de la vision par ordinateur et explorer les capacités de TensorFlow pour le développement de modèles de vision sophistiqués utilisant Google Colab.

• Construire et entraîner des réseaux neuronaux convolutionnels (CNNs) à l'aide de TensorFlow.
• Profiter de Google Colab pour un développement de modèles basé sur le cloud scalable et efficace.
• Mettre en œuvre des techniques de prétraitement d'images pour les tâches de vision par ordinateur.
• Déployer des modèles de vision par ordinateur pour des applications du monde réel.
• Utiliser l'apprentissage par transfert pour améliorer les performances des modèles CNN.
• Visualiser et interpréter les résultats des modèles de classification d'images.

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

Cette formation dispensée par un formateur en direct (en ligne ou sur place) est destinée aux scientifiques des données et aux développeurs intermédiaires qui souhaitent comprendre et appliquer les techniques d'apprentissage profond à l'aide de l'environnement Google Colab.

• Configurer et naviguer dans Google Colab pour des projets d'apprentissage profond.
• Comprendre les fondamentaux des réseaux de neurones.
• Implémenter des modèles d'apprentissage profond à l'aide de TensorFlow.
• Former et évaluer les modèles d'apprentissage profond.
• Utiliser les fonctionnalités avancées de TensorFlow pour l'apprentissage profond.

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

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux scientifiques des données débutants qui souhaitent apprendre à créer des visualisations de données significatives et visuellement attrayantes.

• Configurer et naviguer dans Google Colab pour la visualisation de données.
• Créer divers types de graphiques en utilisant Matplotlib.
• Utiliser Seaborn pour des techniques de visualisation avancées.
• Personnaliser les graphiques pour une meilleure présentation et clarté.
• Interpréter et présenter efficacement les données à l'aide d'outils visuels.

Cette formation en France (en ligne ou sur site) est destinée aux data scientists et aux développeurs qui souhaitent apprendre et développer leur carrière dans Data Science en utilisant Kaggle.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• S'informer sur la science des données et l'apprentissage automatique.
• Explorer l'analyse des données.
• En savoir plus sur Kaggle et son fonctionnement.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

Cette formation dispensée par un formateur (en ligne ou sur site) vise les scientifiques des données et développeurs intermédiaires souhaitant appliquer efficacement des algorithmes d'apprentissage automatique dans l'environnement Google Colab.

• Configurer et naviguer dans Google Colab pour les projets d'apprentissage automatique.
• Comprendre et appliquer divers algorithmes d'apprentissage automatique.
• Utiliser des bibliothèques comme Scikit-learn pour analyser et prédire des données.
• Mettre en œuvre des modèles d'apprentissage supervisé et non supervisé.
• Optimiser et évaluer efficacement les modèles d'apprentissage automatique.

Cette formation en direct avec instructeur dans France (en ligne ou sur site) est destinée aux scientifiques des données et aux développeurs qui souhaitent utiliser Modin pour construire et mettre en œuvre des calculs parallèles avec Pandas afin d'accélérer l'analyse des données.

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

• Mettre en place l'environnement nécessaire pour commencer à développer des flux de travail Pandas à l'échelle avec Modin.
• Comprendre les caractéristiques, l'architecture et les avantages de Modin.
• Connaître les différences entre Modin, Dask et Ray.
• Effectuer des opérations Pandas plus rapidement avec Modin.
• Mettre en œuvre l'ensemble de l'API et des fonctions Pandas.

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

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux scientifiques des données et développeurs intermédiaires qui souhaitent appliquer des techniques de traitement du langage naturel (NLP) en utilisant Python dans Google Colab.

• Comprendre les concepts fondamentaux du traitement du langage naturel.
• Prétraiter et nettoyer des données textuelles pour les tâches de NLP.
• Effectuer une analyse de sentiment en utilisant les bibliothèques NLTK et SpaCy.
• Travailler avec des données textuelles en utilisant Google Colab pour un développement scalable et collaboratif.

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

Cette formation en présentiel (en ligne ou sur place) est destinée aux développeurs et analystes de données débutants qui souhaitent apprendre le langage Python à partir de zéro en utilisant Google Colab.

• Comprendre les bases du langage de programmation Python.
• Implémenter un code Python dans l'environnement Google Colab.
• Utiliser les structures de contrôle pour gérer le flux d'un programme Python.
• Créer des fonctions pour organiser et réutiliser efficacement le code.
• Explorer et utiliser les bibliothèques de base pour la programmation Python.

Cette formation en France (en ligne ou sur site) s'adresse aux data scientists et aux développeurs qui souhaitent utiliser RAPIDS pour construire des pipelines de données, des workflows et des visualisations accélérés par GPU, en appliquant des algorithmes d'apprentissage automatique, tels que XGBoost, cuML, etc.

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

• Mettre en place l'environnement de développement nécessaire pour construire des modèles de données avec NVIDIA RAPIDS.
• Comprendre les caractéristiques, les composants et les avantages de RAPIDS.
• Exploiter les GPU pour accélérer les pipelines de données et d'analyse de bout en bout.
• Mettre en œuvre la préparation des données et l'ETL accélérés par GPU avec cuDF et Apache Arrow.
• Apprendre à réaliser des tâches d'apprentissage automatique avec les algorithmes XGBoost et cuML.
• Construire des visualisations de données et exécuter des analyses graphiques avec cuXfilter et cuGraph.

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

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels avancés qui souhaitent approfondir leur compréhension du apprentissage par renforcement et ses applications pratiques dans le développement AI avec Google Colab.

• Comprendre les concepts fondamentaux des algorithmes d'apprentissage par renforcement.
• Implémenter des modèles d'apprentissage par renforcement à l'aide de TensorFlow et OpenAI Gym.
• Développer des agents intelligents qui apprennent par essais et erreurs.
• Optimiser les performances des agents en utilisant des techniques avancées telles que le Q-learning et les réseaux de neurones profonds (DQNs).
• Former des agents dans des environnements simulés avec OpenAI Gym.
• Déployer des modèles d'apprentissage par renforcement pour des applications réelles.

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

Cette formation interactive en direct (en ligne ou sur place) est destinée aux professionnels intermédiaires des données qui souhaitent appliquer des techniques de prévision de séries temporelles à des données réelles en utilisant Google Colab.

• Comprendre les fondamentaux de l'analyse de séries temporelles.
• Utiliser Google Colab pour travailler avec des données de séries temporelles.
• Appliquer des modèles ARIMA pour prévoir les tendances des données.
• Utiliser la bibliothèque Prophet de Facebook pour une prévision flexible.
• Visualiser les données et les résultats de la prévision de séries temporelles.