Formation Matlab pour l'analyse prédictive

Au cours de cette formation en direct à Belgique, les participants apprendront l'état d'esprit avec lequel il faut aborder les technologies Big Data, évaluer leur impact sur les processus et politiques existants et mettre en œuvre ces technologies dans le but d'identifier les activités criminelles et de prévenir la criminalité. Des études de cas d'organismes d'application de la loi du monde entier seront examinées afin de mieux comprendre leurs approches, leurs défis et leurs résultats en matière d'adoption.

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

• Combiner la technologie Big Data avec les processus traditionnels de collecte de données pour reconstituer une histoire au cours d'une enquête.
• Mettre en œuvre des solutions industrielles de stockage et de traitement des big data pour l'analyse des données.
• Préparer une proposition pour l'adoption des outils et des processus les plus adéquats pour permettre une approche axée sur les données dans les enquêtes criminelles.

Un cours de 3 jours qui vous guide à travers les écrans et fenêtres principaux de MATLAB, incluant...

• comment utiliser MATLAB comme calculatrice et tracer des courbes de base
• comment créer vos propres fonctions et scripts personnalisés

Public

Si vous essayez de comprendre les données auxquelles vous avez accès ou souhaitez analyser des données non structurées disponibles sur le réseau (comme Twitter, Linked in, etc.), ce cours est pour vous.

Il s’adresse principalement aux décideurs et aux personnes qui doivent choisir les données qui méritent d’être collectées et celles qui méritent d’être analysées.

Cela ne vise pas les personnes qui configurent la solution, ces personnes bénéficieront d'une vue d'ensemble.

Mode de livraison

Pendant le cours, des exemples concrets de technologies principalement open source seront présentés aux délégués.

De courtes conférences seront suivies de présentations et d'exercices simples des participants.

Contenu et logiciel utilisés

Tous les logiciels utilisés sont mis à jour à chaque exécution du cours, nous vérifions donc les dernières versions possibles.

Il couvre le processus d'obtention, de formatage, de traitement et d'analyse des données, afin d'expliquer comment automatiser le processus de prise de décision avec l'apprentissage automatique.

Cette formation en direct avec instructeur en Belgique (en ligne ou sur site) s'adresse aux scientifiques et analystes de données qui souhaitent automatiser, évaluer et gérer des modèles prédictifs en utilisant les capacités d'apprentissage automatique de DataRobot.

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

• Charger des ensembles de données dans DataRobot pour analyser, évaluer et vérifier la qualité des données.
• Construire et former des modèles pour identifier les variables importantes et atteindre les objectifs de prédiction.
• Interpréter les modèles pour créer des informations utiles à la prise de décision.
• Contrôler et gérer les modèles pour maintenir une performance de prédiction optimisée.

Cette formation en direct, dirigée par un formateur, à Belgique (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs de niveau intermédiaire qui souhaitent construire des applications basées sur l'intelligence artificielle (IA) en utilisant l'analyse prédictive et les modèles génératifs.

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

• Comprendre les fondamentaux de l'IA prédictive et des modèles génératifs.
• Utiliser des outils basés sur l'IA pour le codage prédictif, la prévision et l'automatisation.
• Mettre en œuvre les LLM (Large Language Models) et les transformateurs pour la génération de texte et de code.
• Appliquer la prévision des séries temporelles et les recommandations basées sur l'IA.
• Développer et affiner des modèles d'IA pour des applications réelles.
• Évaluer les considérations éthiques et les meilleures pratiques dans le déploiement de l'IA.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) dispensée par un formateur est destinée aux professionnels IT de niveau débutant qui souhaitent maîtriser les fondamentaux de l'IA prédictive.

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

• Comprendre les concepts de base de l'IA prédictive et ses applications.
• Collecter, nettoyer et prétraiter des données pour une analyse prédictive.
• Explorer et visualiser des données afin d'en tirer des insights.
• Construire des modèles statistiques de base pour faire des prédictions.
• Évaluer la performance des modèles prédictifs.
• Appliquer les concepts d'IA prédictive à des scénarios réels.

R est un langage de programmation sans opensource pour le calcul statistique, l'analyse de données et les graphiques R est utilisé par un nombre croissant de gestionnaires et d'analystes de données au sein des entreprises et des universités R a une grande variété de paquets pour l'exploration de données .

Ce cours de quatre jours fournit des bases de traitement d’images utilisant Matlab. Vous apprendrez à modifier et à améliorer les images et même à en extraire des motifs. Vous apprendrez également à créer des filtres 2D et à les appliquer aux images.

Des exemples et des exercices illustrent l'utilisation des fonctionnalités appropriées de Matlab et Image Processing Toolbox tout au long du processus d'analyse.

Ce cours de trois jours offre une introduction complète à l'environnement de calcul technique MATLAB. Il est destiné aux débutants et à ceux qui souhaitent un rappel. Aucune expérience de programmation préalable ou connaissance de MATLAB n'est supposée. Les thèmes de l'analyse de données, de la visualisation, de la modélisation et de la programmation sont explorés tout au long du cours. Les sujets abordés incluent :

•     Travailler avec l'interface utilisateur MATLAB
•     Entrer des commandes et créer des variables
•     Analyser des vecteurs et des matrices
•     Visualiser des données de vecteurs et de matrices
•     Travailler avec des fichiers de données
•     Travailler avec des types de données
•     Automatiser des commandes avec des scripts
•     Écrire des programmes avec logique et contrôle de flux
•     Écrire des fonctions

Dans cette formation en direct animée par un instructeur, les participants apprendront à utiliser Matlab pour concevoir, construire et visualiser un réseau de neurones convolutionnels pour la reconnaissance d'images.

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

• Construire un modèle d'apprentissage profond
• Automatiser l'étiquetage des données
• Travailler avec des modèles de Caffe et TensorFlow-Keras
• Former des données en utilisant plusieurs GPU, le cloud ou des clusters

Public cible

• Développeurs
• Ingénieurs
• Experts du domaine

Format de la formation

• Partie conférence, partie discussion, exercices et pratique intensive

Cette formation dirigée par un instructeur, en ligne ou sur site à Belgique, est destinée aux professionnels des données de niveau intermédiaire qui souhaitent appliquer des techniques d'apprentissage automatique à des problèmes d'entreprise basés sur les données, notamment la prévision des ventes et le modèle prédictif à l'aide de réseaux neuronaux.

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

• Comprendre les concepts fondamentaux et les types d'apprentissage automatique.
• Appliquer des algorithmes clés pour la classification, la régression, le clustering et l'analyse d'association.
• Effectuer une analyse exploratoire des données et une préparation de données à l'aide de Python.
• Utiliser des réseaux neuronaux pour des tâches de modélisation non linéaire.
• Mettre en œuvre des analyses prédictives pour la prévision d'entreprise, y compris les données de vente.
• Évaluer et optimiser les performances du modèle à l'aide de techniques visuelles et statistiques.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels DevOps intermédiaires souhaitant intégrer l'IA prédictive dans leurs pratiques DevOps.

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

• Mettre en œuvre des modèles d'analyse prédictive pour anticiper et résoudre les défis dans le pipeline DevOps.
• Utiliser des outils alimentés par l'IA pour une surveillance renforcée et des opérations optimisées.
• Appliquer les techniques d'apprentissage automatique pour améliorer les flux de travail de livraison logicielle.
• Concevoir des stratégies d'IA pour la résolution proactive des problèmes et l'optimisation.
• Gérer les considérations éthiques liées à l'utilisation de l'IA dans DevOps.

R est un langage de programmation open-source et gratuit pour le calcul statistique, l'analyse des données et la création graphique. R est utilisé par un nombre croissant de gestionnaires et d'analystes de données dans les entreprises et l'université. R possède une variété importante de packages pour l'exploration de données.

RapidMiner est une plateforme logicielle open source de science des données pour le prototypage et le développement rapides d'applications. Elle comprend un environnement intégré pour la préparation des données, l'apprentissage automatique, l'apprentissage profond, l'exploration de texte et l'analyse prédictive.

Au cours de cette formation, les participants apprendront à utiliser RapidMiner Studio pour la préparation des données, l'apprentissage automatique et le déploiement de modèles prédictifs.

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

• Installer et configurer RapidMiner Studio
• Préparer et visualiser les données avec RapidMiner.
• Valider les modèles d'apprentissage automatique
• Mashup de données et créer des modèles prédictifs
• Opérationnaliser l'analyse prédictive au sein d'un processus métier
• Dépanner et optimiser RapidMiner

Public

• Scientifiques des données
• Ingénieurs
• Développeurs

Format du cours

• En partie conférence, en partie discussion, exercices et pratique intensive.

Remarque

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

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux analystes, chercheurs et professionnels de niveau débutant à intermédiaire qui souhaitent utiliser SPSS pour la préparation des données, l'analyse statistique et le modélisation prédictive.