Formation Python pour l'analyse commerciale et l'automatisation

Ce cours intensif et pratique couvre les techniques avancées de Python, les meilleures pratiques d'ingénierie et les modèles de conception couramment utilisés pour créer des applications Python maintenables, testables et à haute performance. Il met l'accent sur les outils modernes, le typage, les modèles de concurrence, les schémas architecturaux et les workflows prêts pour la production.

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs Python intermédiaires à avancés qui souhaitent adopter des pratiques et des modèles professionnels pour des systèmes Python de niveau de production.

Au terme de cette formation, les participants seront capables de :

• Appliquer le typage Python, les dataclasses et la vérification de type pour augmenter la fiabilité du code.
• Utiliser des modèles de conception et des principes architecturaux pour structurer des applications robustes.
• Mettre en œuvre la concurrence et le parallélisme correctement à l'aide d'asyncio et de multiprocessing.
• Construire un code bien testé avec pytest, les tests basés sur des propriétés et les pipelines CI.
• Profiler, optimiser et sécuriser les applications Python pour la production.
• Emballer, distribuer et déployer des projets Python à l'aide d'outils modernes et de conteneurs.

Format du Cours

• Cours interactifs et démonstrations courtes.
• Séances pratiques de laboratoire et exercices de codage chaque jour.
• Projet mini-culminant intégrant les modèles, les tests et le déploiement.

Options de Personnalisation du Cours

• Pour demander une formation personnalisée ou un domaine de concentration (données, web ou infra), veuillez nous contacter pour organiser.

Ce cours enseigne des techniques pratiques d'ingénierie pour concevoir, construire, tester et déployer des systèmes agents (autonomes) à l'aide de Python. Il couvre la boucle agent, les intégrations d'outils, la gestion de la mémoire et de l'état, les modèles d'orchestration, les contrôles de sécurité et les considérations en production.

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux ingénieurs ML intermédiaires à avancés, aux développeurs IA et aux ingénieurs logiciels qui souhaitent construire des agents autonomes robustes et prêts pour la production en utilisant Python.

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

• Concevoir et mettre en œuvre la boucle agent et les flux de travail de prise de décision.
• Intégrer des outils externes et des API pour étendre les capacités des agents.
• Mettre en œuvre des architectures de mémoire à court et long terme pour les agents.
• Coordonner des orchestrations multietapes et la composition d'agents.
• Appliquer les meilleures pratiques de sécurité, de contrôle d'accès et d'observabilité pour les agents déployés.

Format du cours permettant d'évaluer les participants

• Cours interactif avec discussion.
• Ateliers pratiques de construction d'agents avec Python et des SDK populaires.
• Exercices basés sur des projets qui produisent des prototypes déployables.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.

 Approche pratique de la Science des Données et de l'IA avec Python — permet aux professionnels de développer les compétences nécessaires pour explorer les données, créer des modèles de machine learning et déployer des applications basées sur l'IA dans des contextes professionnels ; couvre les workflows CRISP-DM, l'analyse statistique, l'apprentissage supervisé et non supervisé, l'apprentissage profond avec TensorFlow, le traitement du langage naturel (NLP), le Big Data avec Spark, et la narration basée sur les données ; idéal pour les débutants cherchant une certification en Data Science avec Python et une formation analytique pour préparer leur carrière.

L'intelligence artificielle avec Python est le développement de systèmes intelligents à l'aide de l'écosystème étendu d'IA et de bibliothèques d'apprentissage automatique de Python.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) dirigée par un formateur est destinée aux programmeurs intermédiaires de Python qui souhaitent concevoir, implémenter et déployer des solutions IA à l'aide de Python.

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

• Implémenter des algorithmes d'IA en utilisant les bibliothèques d'IA principales de Python.
• Traiter avec des modèles d'apprentissage supervisé, non supervisé et renforcé.
• Intégrer des solutions IA dans des applications et workflows existants.
• Évaluer les performances du modèle et optimiser pour la précision et l'efficacité.

Format de la formation

• Cours interactif et discussion.
• Bien des exercices et pratiques.
• Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire vivant.

Options de personnalisation de la formation

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.

L'IA appliquée de A à Z en Python fournit aux programmeurs et aux analystes de données des techniques fondamentales pour concevoir des solutions de machine learning à partir des bases en Python. Aborde les principes essentiels du learning supervisé (classification et régression), du learning non supervisé (clustering et détection d'anomalies), ainsi que des architectures de réseaux neuronaux avancées. Examine des méthodes éprouvées pour utiliser scikit-learn, Apache Spark MLlib et les notebooks Jupyter dans le cadre du développement pratique de l'IA. Aide les professionnels à implémenter des modèles de ML opérationnels, à évaluer les limites des algorithmes et à réaliser des projets appliqués pour résoudre des problèmes concrets.

Cette formation en direct avec instructeur à France (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs Python de niveau intermédiaire qui souhaitent améliorer leur expérience de développement Python à l'aide d'AWS Cloud9.

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

• Mettre en place et configurer AWS Cloud9 pour le développement Python.
• Comprendre l'interface et les fonctionnalités de l'IDE AWS Cloud9.
• Écrire, déboguer et déployer des applications Python dans AWS Cloud9.
• Collaborer avec d'autres développeurs utilisant la plateforme AWS Cloud9.
• Intégrer AWS Cloud9 avec d'autres services AWS pour des déploiements avancés.

Vue d'ensemble du cours

Ce training pratique est conçu pour les professionnels issus de l'ingénierie des données qui souhaitent développer des compétences concrètes en intelligence artificielle, en Python et en grands modèles de langage (LLM). Le cours se concentre sur des applications concrètes, couvrant l'utilisation des modèles, l'ingénierie des prompts (instructions) et la création de solutions alimentées par l'IA. Les participants travailleront à travers des exercices progressifs, passant des concepts fondamentaux à la création de workflows IA déployables.

Format de la formation

• En présentiel en salle de classe

• Sessions encadrées par un formateur avec pratique guidée

• Discussions interactives et études de cas réelles

• Exercices pratiques quotidiens

Objectifs du cours

• Comprendre les concepts clés de l'IA et de l'apprentissage automatique (machine learning) pertinents pour les applications modernes

• Renforcer les compétences en Python pour le développement d'IA et les workflows de données

• Apprendre le fonctionnement des grands modèles de langage et comment les utiliser efficacement

• Concevoir et optimiser les prompts pour obtenir des sorties fiables

• Construire des solutions IA de bout en bout à l'aide d'API et de frameworks

• Intégrer l'IA dans les pipelines d'ingénierie des données

Ce formation en direct, dirigée par un formateur (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs et analystes de données intermédiaires qui souhaitent améliorer leurs compétences en analyse et manipulation des données à l'aide de Python, Pandas et NumPy.

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

• Configurer un environnement de développement comprenant Python, Pandas et NumPy.
• Créer une application d'analyse des données utilisant Pandas et NumPy.
• Réaliser des opérations avancées de préparation, de tri et de filtrage des données.
• Conduire des opérations agrégées et analyser les séries temporelles.
• Visualiser les données à l'aide de Matplotlib et d'autres bibliothèques de visualisation.
• Déboguer et optimiser leur code d'analyse des données.

Ce cours de formation dirigé par un instructeur (en ligne ou sur site) est destiné aux développeurs qui souhaitent utiliser la pile FARM (FastAPI, React et MongoDB) pour créer des applications web dynamiques, haute performance et évolutives.

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

• Mettre en place l'environnement de développement nécessaire intégrant FastAPI, React et MongoDB.
• Comprendre les concepts clés, les fonctionnalités et les avantages de la pile FARM.
• Apprendre à construire des API REST avec FastAPI.
• Apprendre à concevoir des applications interactives avec React.
• Développer, tester et déployer des applications (front end et back end) en utilisant la pile FARM.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs qui souhaitent utiliser FastAPI avec Python pour créer, tester et déployer des API RESTful plus facilement et plus rapidement.

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

• Configurer l'environnement de développement nécessaire pour développer des API avec Python et FastAPI.
• Créer des API plus rapidement et plus facilement en utilisant la bibliothèque FastAPI.
• Apprendre à créer des modèles de données et des schémas basés sur Pydantic et OpenAPI.
• Connecter les API à une base de données en utilisant SQLAlchemy.
• Implémenter la sécurité et l'authentification dans les API en utilisant les outils FastAPI.
• Construire des images conteneur et déployer des API web sur un serveur cloud.

Cette formation en <loc&gt ; (en ligne ou sur site) est destinée aux data scientists qui souhaitent utiliser TensorFlow pour analyser des données de fraude potentielle.

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

• Créer un modèle de détection de fraude dans Python et TensorFlow.
• Construire des régressions linéaires et des modèles de régression linéaire pour prédire la fraude.
• Développer une application d'IA de bout en bout pour l'analyse des données de fraude.

L'Assurance à l'Ère Numérique est une vue d'ensemble pratique de la façon dont la transformation digitale redéfinit les produits, les opérations et l'engagement client dans le secteur de l'assurance.

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels de l'assurance de niveau intermédiaire qui souhaitent comprendre et appliquer les technologies numériques, les stratégies basées sur les données et les cadres d'innovation pour moderniser les offres et les opérations d'assurance.

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

• Expliquer le rôle de l'IA, des Big Data, de l'IoT et de l'automatisation dans les flux de travail modernes de l'assurance.
• Identifier les tendances de l'InsurTech et leur impact sur l'écosystème de l'assurance.
• Concevoir des stratégies axées sur le client grâce aux outils numériques et aux insights tirés des données.
• Appliquer des approches basées sur les données pour la gestion des risques et la prise de décision.
• Développer une approche d'innovation et de gestion du changement adaptée aux assureurs.
• Évaluer des études de cas réels et traduire les leçons apprises en initiatives locales.

Format du Cours

• Conférence interactive et discussion.
• Analyse de cas d'étude et ateliers en groupe.
• Exercices pratiques et planification d'actions pour les organisations des participants.

Options de Personnalisation du Cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.

L'Ingénierie des Exigences (IE) est une discipline clé dans le développement de logiciels et de systèmes, axée sur l'identification, la documentation et la gestion des besoins et contraintes des parties prenantes pour assurer le succès du projet.

Cette formation en présentiel (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels de niveau intermédiaire qui souhaitent approfondir leur compréhension de l'Ingénierie des Exigences pratique tout en se préparant à l'examen de certification IREB CPRE – Niveau Fondamental.

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

• Comprendre et appliquer les concepts clés et terminologie définis par le programme IREB CPRE Fondamental.
• Identifier et recueillir des exigences en utilisant des techniques efficaces et adaptées au contexte.
• Modéliser, documenter et valider les exigences pour des projets réels.
• Gérer les changements d'exigences, la traçabilité et la priorisation tout au long du cycle de vie du projet.
• Utiliser des outils et meilleures pratiques en Ingénierie des Exigences pour améliorer la communication et les résultats du projet.
• Être pleinement préparés à passer l'examen de certification IREB CPRE – Niveau Fondamental.

Format du Cours

• Conférence interactive et discussion.
• Exercices basés sur des cas et ateliers collaboratifs.
• Sessions de préparation à l'examen et questions pratiques.

Options d'Adaptation du Cours

• Des modules supplémentaires ou des études de cas spécifiques à l'industrie peuvent être ajoutés sur demande.

le but de ce cours est de fournir une compétence générale dans l’application des méthodes de machine learning dans la pratique. Grâce à l’utilisation du langage de programmation Python et de ses différentes bibliothèques, et basé sur une multitude d’exemples pratiques, ce cours enseigne comment utiliser les principaux éléments constitutifs de machine learning, comment faire des décisions de modélisation de données, interpréter les les sorties des algorithmes et valider les résultats.

notre objectif est de vous donner les compétences pour comprendre et utiliser les outils les plus fondamentaux de la boîte à outils machine learning en toute confiance et d’éviter les pièges communs des applications Data sciences.

Cette formation en présentiel dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux personnes souhaitant comprendre l'analyse des exigences et mener cette analyse de manière efficace et précise en utilisant des techniques d'analyse pour leurs projets.

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

• identifier différents types d'exigences.
• comprendre les concepts généraux et les activités liées à l'analyse des exigences.
• connaître la méthodologie d'analyse des exigences.
• utiliser différentes techniques d'analyse des exigences à leur avantage.
• structurer les exigences afin de communiquer efficacement avec les architectes et les développeurs par le biais d'un processus itératif de collecte des exigences.