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Bruges devient une plaque tournante portuaire, commerciale et financière centrale dans l'Europe du Moyen Âge, reliant le...

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Mathematica

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Data Science: Analysis and Presentation

7 heures
L'environnement intégré du système Wolfram fait un outil efficace d'analyse et de présentation des données. Ce cours couvre les aspects du langage Wolfram relatifs à l'analyse, notamment le calcul statistique, la visualisation, l'importation et l'exportation de données et la génération automatique de rapports.
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Mathematica - wprowadzenie, wizualizacja i prezentacja danych

14 heures
Le cours de formation "Mathematica - wprowadzenie, wizualizacja i prezentacja danych" s'adresse aux participants ayant des connaissances mathématiques de base. Mathematica, puissant moteur mathématique, permet d'effectuer des calculs efficaces, de créer des documents textuels, de construire des graphiques et de présenter des données. Les participants acquerront des compétences pratiques pour travailler avec Mathematica, qui est utilisé en mathématiques, en physique, en biologie, en analyse financière et dans d'autres domaines, entre autres.
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Mathematica for Machine Learning

14 heures
Cette formation en direct avec instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux data scientists qui souhaitent utiliser l'apprentissage automatique dans Mathematica pour l'analyse des données. A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
  • Construire et entraîner des modèles d'apprentissage automatique.
  • Importer et préparer les données pour l'apprentissage automatique.
  • Séparer les données d'entraînement des données de test.
  • Explorer les applications de l'apprentissage profond et des réseaux neuronaux dans l'analyse des données.
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Mathematica: An Introduction

7 heures
Présente les technologies de base nécessaires pour devenir un utilisateur expérimenté de Mathematica , notamment le langage Wolfram , l’interface bloc-notes, les bases de la programmation, les fonctions de visualisation et d’interactivité, ainsi que les fonctionnalités mathématiques et statistiques. Les classes de petite taille permettent une interaction avec l'instructeur et les cours en personne donnent plus de temps à la discussion, aux exercices et aux questions.
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The theoretical explanations

Molatelo Tloubatla - University Of South Africa
Formation - Data Science: Analysis and Presentation

Machine learning, python, data manipulation

Siphelo Mapolisa - University Of South Africa
Formation - Data Science: Analysis and Presentation

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