Formation AWS Cloud9 pour la Data Science

Plongez dans des approches pratiques de la Data Science et de l'IA avec Python — équipez les professionnels des compétences nécessaires pour explorer des données, construire des modèles d'apprentissage automatique et déployer des applications d'IA dans des contextes commerciaux ; Couvre les flux de travail CRISP-DM, l'analyse statistique, l'apprentissage supervisé et non supervisé, l'apprentissage profond avec TensorFlow, le traitement du langage naturel, le big data avec Spark, et la narration basée sur les données ; Idéal pour les débutants qui souhaitent obtenir une certification en Data Science avec Python et une formation analytique adaptée au monde professionnel.

Cette formation en direct avec un instructeur en Belgique (en ligne ou sur site) s'adresse à des participants de niveau intermédiaire souhaitant automatiser et gérer des workflows d'apprentissage automatique, incluant l'entraînement des modèles, la validation et le déploiement à l'aide d'Apache Airflow.

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

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

Cette formation en présentiel ou à distance (en ligne ou sur site) Belgique, animée par un formateur, s'adresse aux data scientists souhaitant utiliser l'écosystème Anaconda pour capturer, gérer et déployer des paquets et des flux de travail d'analyse de données au sein d'une seule et même plateforme.

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

• Installer et configurer les composants et bibliothèques d'Anaconda.
• Comprendre les concepts clés, les fonctionnalités et les avantages d'Anaconda.
• Gérer les paquets, les environnements et les canaux à l'aide d'Anaconda Navigator.
• Utiliser les paquets Conda, R et Python pour la data science et le machine learning.
• Découvrir quelques cas d'utilisation pratiques et des techniques pour gérer plusieurs environnements de données.

Cette formation en direct, animée par un instructeur in Belgique (sur site ou à distance), s'adresse aux ingénieurs souhaitant déployer et gérer des dispositifs IoT sur AWS.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de construire une plateforme IoT incluant le déploiement et la gestion d'un backend, d'une passerelle et de dispositifs sur AWS.

Cette formation en présentiel ou à distance, dirigée par un instructeur, est dispensée en Belgique et s'adresse aux développeurs souhaitant installer, configurer et gérer les fonctionnalités d'AWS IoT Greengrass pour créer des applications pour divers types d'équipements.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables d'utiliser AWS IoT Greengrass pour construire, déployer, gérer, sécuriser et surveiller des applications sur des équipements intelligents.

Ce stage dirigé par un formateur en direct à Belgique (sur site ou à distance) s'adresse aux développeurs souhaitant utiliser AWS Lambda pour créer et déployer des services et des applications dans le cloud, sans se soucier du provisionnement de l'environnement d'exécution (serveurs, machines virtuelles et conteneurs, disponibilité, évolutivité, stockage, etc.).

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

• Configurer AWS Lambda pour exécuter une fonction.
• Comprendre le concept de FaaS (Fonction en tant que Service) et les avantages du développement sans serveur.
• Construire, télécharger et exécuter des fonctions AWS Lambda.
• Intégrer des fonctions Lambda avec différentes sources d'événements.
• Packager, déployer, surveiller et dépanner des applications basées sur Lambda.

Cette formation en direct, encadrée par un formateur, à Belgique (en ligne ou sur site), s'adresse aux analystes de données et aux professionnels de l'informatique débutants souhaitant découvrir les bases de la data science avec Google Colab.

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

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

Cette formation en direct dirigée par un instructeur en Belgique (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels de niveau avancé souhaitant approfondir leur compréhension des pratiques DevOps et rationaliser les processus de développement grâce à AWS Cloud9.

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

• Configurer et paramétrer AWS Cloud9 pour les workflows DevOps.
• Mettre en œuvre des pipelines d'intégration et de livraison continues (CI/CD).
• Automatiser les processus de test, de surveillance et de déploiement à l'aide d'AWS Cloud9.
• Intégrer des services AWS tels que Lambda, EC2 et S3 dans les workflows DevOps.
• Utiliser des systèmes de contrôle de source tels que GitHub ou GitLab au sein d'AWS Cloud9.

Cette formation en direct animée par un formateur à Belgique (en ligne ou en présentiel) s'adresse aux professionnels de niveau intermédiaire souhaitant apprendre à construire, déployer et maintenir efficacement des applications serverless sur AWS Cloud9 et AWS Lambda.

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

• Comprendre les principes fondamentaux de l'architecture serverless.
• Configurer AWS Cloud9 pour le développement d'applications serverless.
• Développer, tester et déployer des applications serverless à l'aide d'AWS Lambda.
• Intégrer AWS Lambda à d'autres services AWS tels qu'API Gateway et S3.
• Optimiser les applications serverless pour des performances et une efficacité économique optimales.

Ce cours s'adresse aux professionnels du marketing et des ventes souhaitant approfondir l'application de la data science dans ces domaines. Il couvre en détail différentes techniques de data science utilisées pour l'upsell, le cross-sell, le segmentations du marché, le branding et la Valeur Vie Client (CLV).

Différence entre le Marketing et les Ventes - En quoi le marketing et les ventes diffèrent-ils ?

De manière très simple, les ventes peuvent être considérées comme un processus axé sur des individus ou de petits groupes. Le marketing, quant à lui, cible un groupe plus large ou le grand public. Le marketing comprend la recherche (identifier les besoins du client), le développement de produits (produire des produits innovants) et la promotion du produit (via la publicité) ainsi que la création de notoriété auprès des consommateurs. Ainsi, le marketing consiste à générer des prospects ou des leads. Une fois le produit sur le marché, il incombe au commercial de convaincre le client d'acheter le produit. Les ventes signifient convertir les prospects ou les leads en achats et commandes, tandis que le marketing vise des objectifs à plus long terme, les ventes étant orientées vers des objectifs à court terme.

Résumé :

• Comprendre l'architecture IoT et ses fonctions de base.
• Explorer le concept des « Choses » et des « Capteurs », l'Internet des Objets, et l'association des fonctions métier aux solutions IoT.
• Vue d'ensemble complète des composants logiciels IoT : matériel, micrologiciel (firmware), middleware, infrastructure cloud et applications mobiles.
• Fonctions clés de l'IoT : gestion de flotte, visualisation de données, FM et DV basés sur le SaaS, systèmes d'alerte et d'alarme, enregistrement des capteurs et des « choses », et géorepérage.
• Fondamentaux de la communication dispositif-cloud IoT utilisant MQTT.
• Connexion des dispositifs IoT à AWS via MQTT en utilisant AWS IoT Core.
• Intégration d'AWS IoT Core avec AWS Lambda pour le calcul et Amazon DynamoDB pour le stockage de données.
• Connexion d'un Raspberry Pi à AWS IoT Core pour une communication de données fluide.
• Atelier pratique : Construction d'un dispositif intelligent à l'aide d'un Raspberry Pi et d'AWS IoT Core.
• Visualisation des données des capteurs et communication avec l'interface web.

Cette formation en présentiel, dirigée par un formateur, en Belgique (en ligne ou sur site), présente le concept du développement collaboratif en sciences des données et explique comment utiliser Jupyter pour suivre et participer en tant qu'équipe au "cycle de vie d'une idée computationnelle". Elle accompagne les participants dans la création d'un projet exemple de sciences des données basé sur l'écosystème Jupyter.

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

• Installer et configurer Jupyter, y compris la création et l'intégration d'un dépôt d'équipe sur Git.
• Utiliser les fonctionnalités de Jupyter, telles que les extensions, les widgets interactifs, le mode multi-utilisateurs et plus encore, pour faciliter la collaboration sur les projets.
• Créer, partager et organiser des notebooks Jupyter avec les membres de l'équipe.
• Choir parmi Scala, Python, R, pour écrire et exécuter du code contre des systèmes de big data comme Apache Spark, le tout via l'interface Jupyter.

Cette formation en présentiel ou à distance, animée par un instructeur, se déroulera à Belgique et s'adresse aux scientifiques des données et aux développeurs qui souhaitent acquérir des compétences et construire leur carrière dans le domaine de la science des données en utilisant Kaggle.

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

• Comprendre les concepts de la science des données et de l'apprentissage automatique.
• Explorer l'analyse de données.
• Apprendre à connaître Kaggle et comprendre son fonctionnement.

KNIME Analytics Platform est une solution open source de premier plan pour l'innovation fondée sur les données, vous aidant à découvrir le potentiel caché dans vos données, à extraire de nouvelles insights ou à prédire de futurs scenarios. Avec plus de 1000 modules, des centaines d'exemples prêts à l'emploi, une gamme complète d'outils intégrés et le choix le plus large d'algorithmes avancés disponibles, KNIME Analytics Platform est la boîte à outils parfaite pour tout data scientist et analyste d'affaires.

Ce cours sur KNIME Analytics Platform offre une opportunité idéale aux débutants, aux utilisateurs avancés et aux experts KNIME de découvrir KNIME, d'apprendre à l'utiliser plus efficacement et de créer des rapports clairs et complets basés sur les workflows KNIME.

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou en présentiel) s'adresse aux professionnels des données qui souhaitent utiliser KNIME pour résoudre des besoins commerciaux complexes.

Elle cible un public ne connaissant pas la programmation et ayant l'intention d'utiliser des outils de pointe pour implémenter des scénarios analytiques.

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

• Installer et configurer KNIME.
• Construire des scénarios de Data Science
• Entraîner, tester et valider des modèles
• Implémenter la chaîne de valeur complète des modèles de data science

Format du cours

• Cours interactif et discussions.
• De nombreux exercices et pratiques.
• Implémentation pratique dans un environnement de laboratoire en direct.

Options de personnalisation du cours

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

Cette formation en présentiel ou en ligne, dispensée par un instructeur, dans Belgique s'adresse aux data scientists et aux développeurs souhaitant utiliser RAPIDS pour créer des pipelines de données accélérés par le GPU, des workflows et des visualisations, en appliquant des algorithmes d'apprentissage automatique tels que XGBoost, cuML, etc.

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

• Configurer l'environnement de développement nécessaire pour construire des modèles de données avec NVIDIA RAPIDS.
• Comprendre les fonctionnalités, les composants et les avantages de RAPIDS.
• Tirer parti des 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 le GPU avec cuDF et Apache Arrow.
• Apprendre à exécuter des tâches d'apprentissage automatique avec les algorithmes XGBoost et cuML.
• Créer des visualisations de données et effectuer des analyses de graphes avec cuXfilter et cuGraph.