Formation LangChain pour l'analyse et la visualisation de données
Les capacités de l'IA conversationnelle de LangChain peuvent être exploitées pour automatiser l'extraction, le nettoyage et l'analyse des données, et pour générer des visualisations avancées à l'aide des bibliothèques Python les plus répandues.
Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels des données de niveau intermédiaire qui souhaitent utiliser LangChain pour améliorer leurs capacités d'analyse et de visualisation des données.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Automatiser l'extraction et le nettoyage des données en utilisant LangChain.
- Effectuer des analyses de données avancées en utilisant Python et LangChain.
- Créer des visualisations avec Matplotlib et d'autres bibliothèques Python intégrées à LangChain.
- Tirer parti de LangChain pour générer des informations en langage naturel à partir de l'analyse des données.
Format du cours permettant d'évaluer les participants
- Exposé et discussion interactifs.
- Beaucoup d'exercices et de pratique.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement live-lab.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter.
Plan du cours
Introduction à LangChain et Data Analysis
- Vue d'ensemble des capacités de LangChain
- Intégration de LangChain dans un flux de travail d'analyse de données
- Bases de l'analyse de données avec Python
Collecte et prétraitement des données avec LangChain
- Automatisation de la collecte de données à partir d'API et de bases de données à l'aide de LangChain
- Techniques de nettoyage et de prétraitement des données avec Pandas et LangChain
- Traitement des données manquantes et transformation des données
Exploratoire Data Analysis (EDA) avec LangChain
- Utilisation de LangChain pour l'analyse exploratoire des données
- Générer des informations à l'aide de statistiques descriptives
- Automatiser les rapports de synthèse avec LangChain
Data Visualization Techniques avec LangChain
- Introduction à Matplotlib et Seaborn
- Créer des visualisations avancées (graphiques, diagrammes, histogrammes, etc.)
- Améliorer les visualisations avec les connaissances de LangChain basées sur l'IA
Exploiter LangChain pour Predictive Analytics
- Introduction à la modélisation prédictive et à l'apprentissage automatique
- Intégrer des modèles prédictifs à LangChain pour des informations automatisées
- Générer des prédictions basées sur les données en utilisant les capacités de LangChain.
Interpréter et communiquer des informations avec LangChain
- Générer des informations en langage naturel à partir de visualisations de données
- Utiliser LangChain pour créer des rapports et des tableaux de bord automatisés
- Communiquer efficacement les informations aux parties prenantes
Avancé Data Visualization avec LangChain
- Utiliser des bibliothèques de visualisation de données interactives (Plotly, Dash)
- Intégrer LangChain pour des visualisations de données en temps réel
- Gérer des projets de visualisation de données à grande échelle avec LangChain
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Compréhension de base des techniques d'analyse des données
- Familiarité avec la programmation Python.
- Expérience avec des bibliothèques de visualisation de données telles que Matplotlib ou Seaborn
Audience
- Analystes de données
- Chercheurs
Les formations ouvertes requièrent plus de 3 participants.
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LangChain pour l'analyse et la visualisation de données - Demande d'informations consulting
Demande d'informations consulting
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- Définir et optimiser des topologies complexes de LangGraph pour la vitesse, le coût et l'évolutivité.
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Format du cours permettant d'évaluer les participants
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Options de personnalisation du cours
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- Implémenter LangChain dans les applications web pour créer des interfaces dynamiques et réactives.
- Intégrer les API dans les applications web pour améliorer l'interactivité et l'engagement des utilisateurs.
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- Intégrer LangChain avec les principales plateformes cloud telles que AWS, Azure et Google Cloud.
- Utiliser les API et les services basés sur le cloud pour améliorer les applications alimentées par LangChain.
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- Comprendre les principes fondamentaux de LangChain.
- Mettre en place et configurer l'environnement LangChain.
- Comprendre l'architecture et comment LangChain interagit avec les grands modèles de langage (LLM).
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Cette formation en direct (en ligne ou sur site) dispensée par un formateur s'adresse aux professionnels intermédiaires et avancés souhaitant concevoir, mettre en œuvre et exploiter des solutions financières basées sur LangGraph avec une gouvernance, une observabilité et une conformité appropriées.
A la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Concevoir des workflows LangGraph spécifiques aux finances en adéquation avec les exigences réglementaires et d'audit.
- Intégrer les normes et ontologies de données financières dans l'état du graphe et les outils.
- Mettre en œuvre la fiabilité, la sécurité et le contrôle humain-en-boucle pour des processus critiques.
- Déployer, surveiller et optimiser les systèmes LangGraph en termes de performance, de coût et d'engagements SLA.
Format du cours permettant d'évaluer les participants
- Cours interactif et discussions.
- Nombreux exercices et pratiques.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire vivant.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.
Fondations de LangGraph : Promptage et Chaînage basés sur les Graphes
14 HeuresLangGraph est un framework pour la construction d'applications LLM structurées en graphes qui prennent en charge le planification, le branchement, l'utilisation des outils, la mémoire et l'exécution contrôlée.
Cette formation en direct (en ligne ou sur place) animée par un formateur est destinée aux développeurs débutants, aux ingénieurs de prompts et aux praticiens des données qui souhaitent concevoir et construire des workflows LLM multi-étapes fiables à l'aide de LangGraph.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Expliquer les concepts fondamentaux de LangGraph (nœuds, arêtes, état) et quand les utiliser.
- Créer des chaînes de prompts qui se branchent, appellent des outils et maintiennent la mémoire.
- Intégrer des récupérations et des APIs externes dans les workflows graphiques.
- Tester, déboguer et évaluer les applications LangGraph pour garantir fiabilité et sécurité.
Format du cours permettant d'évaluer les participants
- Cours interactif et discussion guidée.
- Laboratoires encadrés et démonstrations de code dans un environnement sandbox.
- Exercices basés sur des scénarios pour la conception, le test et l'évaluation.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.
LangGraph dans la Santé : Orchestration des Flux de Travail pour les Environnements Régulés
35 HeuresLangGraph permet des workflows multi-acteurs et étatiques alimentés par des LLM avec un contrôle précis sur les chemins d'exécution et la persistance de l'état. Dans le secteur de la santé, ces capacités sont essentielles pour la conformité, l'interopérabilité et la création de systèmes de soutien à la décision qui s'intègrent aux workflows médicaux.
Cette formation en direct animée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels intermédiaires et avancés souhaitant concevoir, mettre en œuvre et gérer des solutions de santé basées sur LangGraph tout en répondant aux défis réglementaires, éthiques et opérationnels.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Concevoir des workflows spécifiques à la santé avec LangGraph en tenant compte de la conformité et de la traçabilité.
- Intégrer les applications LangGraph aux ontologies et normes médicales (FHIR, SNOMED CT, ICD).
- Appliquer les meilleures pratiques pour la fiabilité, la traçabilité et l'explicabilité dans des environnements sensibles.
- Déployer, surveiller et valider les applications LangGraph dans des environnements de production en santé.
Format du cours permettant d'évaluer les participants
- Cours interactif et discussions.
- Exercices pratiques avec des études de cas réelles.
- Mise en pratique dans un environnement de laboratoire live.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.
LangGraph pour les Applications Juridiques
35 HeuresLangGraph est un framework pour la construction d'applications LLM à état et multi-acteurs sous forme de graphes composables avec un état persistant et un contrôle précis sur l'exécution.
Cette formation en direct (en ligne ou sur site) dirigée par un formateur s'adresse aux professionnels intermédiaires et avancés qui souhaitent concevoir, mettre en œuvre et exploiter des solutions juridiques basées sur LangGraph avec les contrôles de conformité, de traçabilité et de gouvernance nécessaires.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Concevoir des workflows spécifiques à la juridique LangGraph qui préservent l'auditabilité et la conformité.
- Intégrer des ontologies et normes de documents juridiques dans l'état et le traitement du graphe.
- Mettre en œuvre des garde-fous, des approbations humaines en boucle fermée et des chemins de décision traçables.
- Déployer, surveiller et maintenir les services LangGraph en production avec visibilité et contrôle des coûts.
Format de la Formation
- Cours interactif et discussion.
- De nombreux exercices et pratiques.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire live.
Options d'adaptation du cours
- Pour demander une formation sur mesure pour ce cours, veuillez nous contacter pour en faire la demande.
Construire des Flux de Travail Dynamiques avec LangGraph et des Agents LLM
14 HeuresCette formation en direct (en ligne ou sur site) dirigée par un formateur s'adresse aux ingénieurs intermédiaires et aux équipes de produits qui souhaitent combiner la logique graphique de LangGraph avec les boucles d'agents LLM pour construire des applications dynamiques et contextuelles telles que des agents de support clients, des arbres de décision et des systèmes de récupération d'information.
A la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Définir des flux de travail basés sur les graphes qui coordonnent les agents LLM, les outils et la mémoire.
- Mettre en œuvre une routage conditionnel, des tentatives redémarrages et des remplacements pour une exécution robuste.
- Intégrer le récupération de données, les API et les sorties structurées dans les boucles d'agents.
- Évaluer, surveiller et renforcer le comportement des agents pour la fiabilité et la sécurité.
Format du cours permettant d'évaluer les participants
- Cours interactif et discussion facilitée.
- Laboratoires guidés et parcours de code dans un environnement sandbox.
- Exercices de conception basés sur des scénarios et revues par les pairs.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour en faire la demande.
LangGraph pour l'automatisation du marketing
14 HeuresLangGraph est un cadre d'orchestration basé sur les graphes qui permet des workflows conditionnels et multistep pour les LLM et les outils, idéal pour automatiser et personnaliser les pipelines de contenu.
Cette formation en direct (en ligne ou sur site) animée par un formateur s'adresse aux marketeurs, stratèges en contenu et développeurs d'automatisation de niveau intermédiaire souhaitant mettre en œuvre des campagnes e-mail dynamiques à ramifications et des pipelines de génération de contenu à l'aide de LangGraph.
Au terme de cette formation, les participants seront capables de :
- Développer des workflows de contenu et d'e-mail structurés en graphes avec une logique conditionnelle.
- Intégrer des LLM, des API et des sources de données pour la personnalisation automatisée.
- Gérer l'état, la mémoire et le contexte tout au long des campagnes multistep.
- Evaluer, surveiller et optimiser les performances du workflow et les résultats de livraison.
Format du cours permettant d'évaluer les participants
- Cours interactifs et discussions en groupe.
- Laboratoires pratiques mettant en œuvre des workflows e-mail et des pipelines de contenu.
- Exercices basés sur des scénarios concernant la personnalisation, le segmentation et la logique à ramifications.
Options de Personnalisation du Cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour en faire la demande.