Formation Data Science en Toulouse

Cette formation en direct avec instructeur à Toulouse (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels débutants qui souhaitent comprendre le concept des modèles pré-entraînés et apprendre à les appliquer pour résoudre des problèmes du monde réel sans avoir à construire des modèles à partir de zéro.

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

• Comprendre le concept et les avantages des modèles pré-entraînés.
• Explorer les différentes architectures de modèles pré-entraînés et leurs cas d'utilisation.
• Affiner un modèle pré-entraîné pour des tâches spécifiques.
• Implémenter des modèles pré-entraînés dans des projets simples d'apprentissage automatique.

Cette formation dirigée par un instructeur, en ligne ou sur site à Toulouse, est destinée aux scientifiques de données et aux analystes de niveau intermédiaire qui souhaitent utiliser AWS Cloud9 pour des flux de travail optimisés en science des données.

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

• Configurer un environnement de science des données dans AWS Cloud9.
• Effectuer des analyses de données en utilisant Python, R et Jupyter Notebook dans Cloud9.
• Intégrer AWS Cloud9 avec les services de données AWS tels que S3, RDS et Redshift.
• Utiliser AWS Cloud9 pour le développement et le déploiement de modèles d'apprentissage automatique.
• Optimiser les flux de travail basés sur le cloud pour l'analyse et le traitement des données.

Cette formation dirigée par un instructeur, en ligne ou sur site à Toulouse, est destinée aux participants de niveau intermédiaire qui souhaitent automatiser et gérer des workflows d'apprentissage automatique, y compris l'entraînement, la validation et le déploiement de modèles, en utilisant Apache Airflow.

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

• Configurer Apache Airflow pour l'orchestration des workflows d'apprentissage automatique.
• Automatiser les tâches de prétraitement des données, d'entraînement et de validation des modèles.
• Intégrer Airflow avec des frameworks et outils d'apprentissage automatique.
• Déployer des modèles d'apprentissage automatique en utilisant des pipelines automatisés.
• Surveiller et optimiser les workflows d'apprentissage automatique en production.

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou en présentiel) est destinée aux data scientists et professionnels IT de niveau débutant qui souhaitent apprendre les bases de la science des données avec Google Colab.

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

• Configurer et naviguer dans Google Colab.
• Écrire et exécuter du code Python basique.
• Importer et gérer des ensembles de données.
• Créer des visualisations à l'aide de bibliothèques Python.

Python est un langage de programmation qui a gagné une grande popularité dans l'industrie financière. Adopté par les plus grandes banques d'investissement et fonds spéculatifs, il est utilisé pour développer une large gamme d'applications financières allant des programmes de trading de base aux systèmes de gestion des risques.

Dans cette formation dirigée par un instructeur, les participants apprendront à utiliser Python pour développer des applications pratiques résolvant plusieurs problèmes spécifiques liés à la finance.

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

• Comprendre les fondements du langage de programmation Python
• Télécharger, installer et maintenir les meilleurs outils de développement pour créer des applications financières en Python
• Sélectionner et utiliser les packages Python les plus appropriés et les techniques de programmation pour organiser, visualiser et analyser des données financières provenant de diverses sources (CSV, Excel, bases de données, web, etc.)
• Construire des applications qui résolvent des problèmes liés à l'allocation d'actifs, à l'analyse des risques, aux performances d'investissement et bien plus encore
• Dépanner, intégrer, déployer et optimiser une application Python

Public visé

• Développeurs
• Analystes
• Quants

Format de la formation

• Partie exposé, partie discussion, exercices et pratique intensive sur ordinateur

Note

• Cette formation vise à fournir des solutions pour certains des problèmes principaux auxquels sont confrontés les professionnels de la finance. Cependant, si vous avez un sujet, outil ou technique particulier que vous souhaitez ajouter ou approfondir davantage, n'hésitez pas à nous contacter pour organiser cela.

 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.

La Plateforme KNIME Analytics est une option open source de premier plan pour l'innovation axée sur les données, vous aidant à découvrir le potentiel caché dans vos données, à creuser pour trouver de nouvelles perspectives ou à prédire des futurs innovants. Avec plus de 1000 modules, des centaines d'exemples prêt-à-l'emploi, une gamme complète d'outils intégrés et le choix le plus vaste d'algorithmes avancés disponibles, la Plateforme KNIME Analytics est l'outil parfait pour tout data scientist et analyste d'affaires.

Ce cours sur la Plateforme KNIME Analytics est une occasion idéale pour les débutants, les utilisateurs avancés et les experts de KNIME de se familiariser avec KNIME, d'apprendre à l'utiliser plus efficacement, et de créer des rapports clairs et complets basés sur les workflows KNIME.

Cette formation encadrée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels des données souhaitant utiliser KNIME pour répondre à des besoins d'affaires complexes.

Elle est adressée à un public qui ne connaît pas la programmation et qui souhaite utiliser des outils de pointe pour mettre en œuvre des scénarios d'analyse.

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

• Installer et configurer KNIME.
• Construire des scénarios en Data Science
• Former, tester et valider les modèles
• Mettre en œuvre la chaîne de valeur complète des modèles de Data Science

Format du cours permettant d'évaluer les participants

• Conférence interactive et discussion.
• De nombreux exercices et pratiques.
• Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire en direct.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours ou en savoir plus sur ce programme, veuillez nous contacter pour organiser.

Cette formation en direct, animée par un formateur (en ligne ou sur site) s'adresse aux analystes de données intermédiaires, développeurs ou futurs scientifiques des données qui souhaitent appliquer les techniques d'apprentissage automatique dans Python pour extraire des insights, faire des prédictions et automatiser les décisions basées sur les données.

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

• Comprendre et différencier les principaux paradigmes d'apprentissage automatique.
• Explorer les techniques de prétraitement des données et les métriques d'évaluation des modèles.
• Appliquer des algorithmes d'apprentissage automatique pour résoudre des problèmes de données du monde réel.
• Utiliser les bibliothèques Python et les carnets Jupyter pour le développement pratique.
• Construire des modèles pour la prédiction, la classification, la recommandation et le regroupement.