Les formations Data Science

Cette formation dirigée par un instructeur en direct (sur site ou à distance) s'adresse aux professionnels qui souhaitent débuter une carrière en Data Science .

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

- Installez et configurez Python et MySql.
- Comprenez ce qu'est Data Science et comment elle peut ajouter de la valeur à pratiquement n'importe quelle entreprise.
- Apprenez les bases du codage en Python
- Apprenez les techniques de Machine Learning supervisées et non supervisées, et comment les mettre en œuvre et interpréter les résultats.

Format du cours

- Conférence et discussion interactives.
- Beaucoup d'exercices et de pratique.
- Implémentation pratique dans un environnement de laboratoire en direct.

Options de personnalisation des cours

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

Il s'agit d'une introduction de 5 jours à Data Science et à l'IA.

Le cours est livré avec des exemples et des exercices utilisant Python

Les participants qui terminent cette formation acquerront une compréhension pratique et réelle de la science des données et de ses technologies, méthodologies et outils connexes Les participants auront l'occasion de mettre en pratique ces connaissances grâce à des exercices pratiques L'interaction de groupe et la rétroaction des instructeurs constituent une composante importante de la classe Le cours commence par une introduction aux concepts élémentaires de la science des données, puis progresse dans les outils et les méthodologies utilisées dans la science des données Public Développeurs Analystes techniques Consultants informatiques Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson Remarque Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser .

L'explosion d'informations et de données dans le monde d'aujourd'hui est sans parallèle, notre capacité à innover et à repousser les limites du possible grandit plus rapidement que jamais. Le rôle de Data Scientist est l’une des compétences les plus recherchées dans l’industrie.

Nous offrons beaucoup plus que l'apprentissage par la théorie; nous apportons des compétences pratiques et commercialisables qui font le pont entre le monde universitaire et les exigences de l'industrie.

Ce programme de 7 semaines peut être adapté aux exigences de votre secteur. Veuillez nous contacter pour plus d’informations ou visitez le site Web du Nobleprog Institute [www.inobleprog.co.uk.](http://www.inobleprog.co.uk/)

Public:

Ce programme s'adresse aux diplômés du niveau post-universitaire ainsi qu'à toute personne possédant les compétences préalables requises, qui seront déterminées par une évaluation et un entretien.

Livraison:

La prestation du cours sera un mélange de cours en classe avec instructeur et de cours en ligne avec instructeur; généralement, la 1ère semaine sera «dirigée en classe», les semaines 2 à 6 «classe virtuelle» et la semaine 7 en «classe».

Les données volumineuses sont des ensembles de données si volumineux et complexes qu'un logiciel de traitement de données traditionnel ne permet pas de les traiter. Les défis du Big Data incluent la capture, le stockage, l'analyse, la recherche, le partage, le transfert, la visualisation, l'interrogation, la mise à jour et la confidentialité des informations.

Ce cours est destiné aux professionnels du Marketing qui souhaitent approfondir l’application de la science des données en Marketing / vente. Le cours fournit
couverture détaillée des différentes techniques de science des données utilisées pour la «vente à la hausse», la «vente croisée», la segmentation du marché, la stratégie de marque et le CLV.

Différence entre le Marketing et les ventes - En quoi les ventes et le marketing sont-ils différents?

En termes très simples, les ventes peuvent être qualifiées de processus centré ou ciblant des individus ou de petits groupes. Marketing , par contre, cible un groupe plus large ou le grand public. Marketing comprend la recherche (identification des besoins du client), le développement de produits (fabrication de produits innovants), la promotion du produit (par le biais de publicités) et la sensibilisation du consommateur au produit. En tant que tel, le marketing signifie générer des prospects ou des prospects. Une fois que le produit est sur le marché, il appartient au vendeur de persuader le client d’acheter le produit. La vente signifie convertir les prospects ou les prospects en achats et en commandes, alors que le marketing vise des conditions plus longues, les ventes se rapportant à des objectifs plus courts.

La science des données est l'application de l'analyse statistique, de l'apprentissage automatique, de la visualisation de données et de la programmation dans le but de comprendre et d'interpréter les données du monde réel F # est un langage de programmation bien adapté pour la science des données car il combine une exécution efficace, REPLscripting, des bibliothèques puissantes et une intégration de données évolutive Dans cette formation en ligne, les participants apprendront comment utiliser F # pour résoudre une série de problèmes de science des données du monde réel À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de: Utiliser les progiciels de science des données intégrés de F # Utilisez F # pour interopérer avec d'autres langages et plateformes, y compris Excel, R, Matlab et Python Utilisez le package Deedle pour résoudre les problèmes de séries chronologiques Effectuer une analyse avancée avec des lignes minimales de code de qualité de production Comprendre comment la programmation fonctionnelle est un choix naturel pour les calculs scientifiques et de Big Data Accéder et visualiser les données avec F # Appliquer F # pour l'apprentissage automatique Explorer des solutions à des problèmes dans des domaines tels que la veille stratégique et le jeu social Public Développeurs Les scientifiques de données Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson .

Jupyter est un environnement IDE et informatique interactif basé sur le web Cette formation en direct instruit introduit l'idée du développement collaboratif en science des données et montre comment utiliser Jupyter pour suivre et participer en tant qu'équipe au «cycle de vie d'une idée de calcul» Il guide les participants à travers la création d'un exemple de projet de science des données basé sur l'écosystème Jupyter À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de: Installer et configurer Jupyter, y compris la création et l'intégration d'un référentiel d'équipe sur Git Utilisez les fonctionnalités de Jupyter telles que les extensions, les widgets interactifs, le mode multi-utilisateur et plus encore pour activer la collaboration de projet Créer, partager et organiser des carnets Jupyter avec des membres de l'équipe Choisissez parmi Scala, Python, R, pour écrire et exécuter du code sur de gros systèmes de données tels qu'Apache Spark, tout au long de l'interface de Jupyter Public Équipes de science des données Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson Remarque Le bloc-notes Jupypter prend en charge plus de 40 langues, y compris R, Python, Scala, Julia, etc Pour personnaliser ce cours à votre langue (s) de choix, s'il vous plaît contactez-nous pour organiser .

Dans la première partie de cette formation, nous aborderons les bases de MATLAB et sa fonction à la fois de langage et de plate-forme. Cette discussion comprend une introduction à la syntaxe, aux tableaux et matrices, à la visualisation de données, au développement de scripts et aux principes orientés objet de MATLAB .

Dans la deuxième partie, nous montrons comment utiliser MATLAB pour l'exploration de données, l'apprentissage automatique et l'analyse prédictive. Pour fournir aux participants une perspective claire et pratique de l'approche et de la puissance de MATLAB , nous établissons des comparaisons entre l'utilisation de MATLAB et l'utilisation d'autres outils tels que les feuilles de calcul, C, C++ et Visual Basic.

Dans la troisième partie de la formation, les participants apprennent à rationaliser leur travail en automatisant le traitement de leurs données et la génération de rapports.

Tout au long du cours, les participants mettront en pratique les idées apprises lors d'exercices pratiques en laboratoire. À la fin de la formation, les participants auront une connaissance approfondie des capacités de MATLAB et pourront l’utiliser pour résoudre des problèmes concrets liés à la science des données ainsi que pour rationaliser leur travail grâce à l’automatisation.

Des évaluations seront effectuées tout au long du cours pour évaluer les progrès.

Format du cours

- Le cours comprend des exercices théoriques et pratiques, y compris des discussions de cas, une inspection de code exemple et une mise en œuvre pratique.

Remarque

- Les séances d'entraînement seront basées sur des modèles de rapport de données pré-arrangés. Si vous avez des exigences spécifiques, s'il vous plaît contactez-nous pour organiser.

Python est un langage de programmation qui a acquis une énorme popularité dans le secteur financier. Adopté par les plus grandes banques d’investissement et les hedge funds, il est utilisé pour créer un large éventail d’applications financières allant des programmes de négociation centraux aux systèmes de gestion des risques.

Dans cette formation en direct animée par un instructeur, les participants apprendront à utiliser Python pour développer des applications pratiques permettant de résoudre un certain nombre de problèmes spécifiques liés à la finance.

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

- Comprendre les bases du Python programmation Python
- Téléchargez, installez et maintenez les meilleurs outils de développement pour créer des applications financières en Python
- Sélectionnez et utilisez les packages et techniques de programmation Python les mieux adaptés pour organiser, visualiser et analyser des données financières provenant de différentes sources (CSV, Excel , bases de données, Web, etc.).
- Construire des applications qui résolvent des problèmes liés à la répartition d'actifs, à l'analyse de risque, au rendement des investissements, etc.
- Dépanner, intégrer, déployer et optimiser une application Python

Public

- Les développeurs
- Les analystes
- Quants

Format du cours

- Partie de conférence, partie de discussion, exercices et exercices intensifs

Remarque

- Cette formation vise à apporter des solutions à certains des principaux problèmes rencontrés par les professionnels de la finance. Toutefois, si vous souhaitez ajouter ou développer un sujet, un outil ou une technique en particulier, veuillez nous contacter afin de prendre les dispositions nécessaires.

Cette session de formation en classe comprendra des présentations et des séances de questions-réponses.

The training course will help the participants prepare for Web Application Development using Python Programming with Data Analytics. Such data visualization is a great tool for Top Management in decision making.