Formation Data Science en Namur

Cette formation animée par un instructeur à Namur (en ligne ou en présentiel) s'adresse aux professionnels de niveau débutant souhaitant comprendre le concept des modèles pré-entraînés et apprendre à les appliquer pour résoudre des problèmes concrets sans avoir à construire des modèles à partir de zéro.

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

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

Cette formation en présentiel ou en ligne, animée par un instructeur, s'adresse aux data scientists et analystes de niveau intermédiaire souhaitant utiliser AWS Cloud9 pour simplifier et optimiser leurs workflows de data science.

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

• Configurer un environnement de data science dans AWS Cloud9.
• Réaliser des analyses de données en utilisant Python, R et Jupyter Notebook dans Cloud9.
• Intégrer AWS Cloud9 avec des 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 workflows basés sur le cloud pour l'analyse et le traitement des données.

Cette formation en direct avec un instructeur en Namur (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 direct, encadrée par un formateur, à Namur (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 présentiel, dirigée par un formateur, en Namur (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 Namur 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.

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

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

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

• Comprendre les fondamentaux 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 et les techniques de programmation les plus adaptés pour organiser, visualiser et analyser des données financières provenant de diverses sources (CSV, Excel, bases de données, web, etc.)
• Développer des applications qui résolvent des problèmes liés à l'allocation d'actifs, à l'analyse des risques, à la performance des investissements, et plus encore
• Dépanner, intégrer, déployer et optimiser une application Python

Public cible

• Développeurs
• Analystes
• Quants (spécialistes des modèles quantitatifs)

Format du cours

• Alterner entre exposés théoriques, discussions, exercices et pratique intensive

Remarque

• Cette formation vise à apporter des solutions à certains des principaux problèmes rencontrés par les professionnels de la finance. Toutefois, si vous avez un sujet, un outil ou une technique spécifique que vous souhaitez aborder ou approfondir, n'hésitez pas à nous contacter afin d'en convenir.

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 présentiel ou à distance (en ligne ou sur site) Namur, 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.

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.

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 live animée par un formateur en Namur (en ligne ou sur site) s'adresse aux analystes de données intermédiaires, aux développeurs ou aux futurs data scientists souhaitant appliquer des techniques de machine learning en Python pour extraire des informations, faire des prédictions et automatiser les décisions basées sur les données.

À la fin de ce cours, les participants seront capables de :

• Comprendre et distinguer les principaux paradigmes du machine learning.
• Explorer les techniques de prétraitement des données et les métriques d'évaluation des modèles.
• Appliquer des algorithmes de machine learning pour résoudre des problèmes de données concrets.
• Utiliser des bibliothèques Python et des notebooks Jupyter pour un développement pratique.
• Construire des modèles de prédiction, classification, recommandation et clustering.

Cette formation en présentiel ou en ligne, dispensée par un instructeur, dans Namur 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.