contact@adsvalley.io – Page 5

Machine Learning avec Microsoft Azure

Objectifs -Utiliser l'espace de travail Azure machine learning -Connaître les étapes d'un projet de machine learning -Découvrir les critères d'évaluation des algorithmes -Savoir déployer un web service prédictif Programme 1. Prise en main de Azure Machine Learning -Présentation des caractéristiques du

Le Deep Learning par la pratique

Objectifs -Maitriser les concepts fondamentaux du Deep learning -Utiliser un framework de référence : TensorFlow -Mettre en œuvre les principaux algorithmes Programme 1. Introduction – Retour historique sur l’apprentissage automatique– Du Machine Learning au Deep Learning– Champs d’application et cas d’utilisation–

Les fondamentaux du Deep Learning

Objectifs -Compréhension des principes fondamentaux du Machine Learning et de son évolution vers le Deep Learning -Revue des principaux outils et applications -Maîtriser les bases théoriques et pratiques d'architecture et de convergence de réseaux de neurones Programme 1. Introduction – Le

Data Factory, enjeux et solutions

Objectifs -Appréhender la valeur ajoutée, les enjeux et les principes des systèmes décisionnels -Concevoir un référentiel des données de l’ntreprise -Intégrer le Big Data dans le SID pour bâtir la Data Factory -Piloter son projet SID Programme 1. Présentation des SID

Installation et administration de MongoDB

Objectifs -Distribuer des données sur plusieurs instances d'une base MongoDB -Installer et administrer la base de données NoSQL MongoDB -Manipuler des documents d’une base données MongoDB -Superviser une base NoSQL MongoDB -Sauvegarder les données d’une base MongoDB Programme 1. Introduction à

Installation et administration d’Hadoop

Objectifs -Découvrir les concepts et les enjeux liés à Hadoop -Comprendre le fonctionnement de la plateforme et de ses composants -Installer et gérer la plateforme -Optimiser la plateforme Programme 1. Introduction -Présentation générale d’Hadoop -Exemples d’utilisations d’Hadoop -Principales Distributions d’Hadoop -Planification

Talend Open Studio for Big Data

Objectifs - Ecrire des données sur HDFS et dans des BDD NoSQL avec des jobs Talend -Réaliser des jobs de transformation -Migration de bases de données relationnelles dans Hadoop -Adopter des bonnes pratiques et concevoir des systèmes d’informations Programme 1. Présentation

Le langage de programmation Scala

Objectifs -Décrire les liens entre Scala, Java et la JVM- Reconnaître la base du langage Scala- Programmer objet en Scala- Estimer quels sont les avantages de la programmation fonctionnelle- Intéragir avec du cod Programme 1. Introduction à Scala -Historique– Fonctionnalités principales–

Machine learning avec Python

Objectifs - Décrire les concepts du machine learning -Connaître les principaux algorithmes utilisés en machine learning -Utiliser la bibliothèque Scikit-Learn Programme 1. Introduction -Le machine learning -Relations entre Cloud, BigData et Machine Learning -Le Deep Learning 2. Les algorithmes du machine

Analyse des données avec R

Objectifs -Connaître et comprendre l’environnement R -Importer et exporter des données -Manipulation des données -Visualisation des données -Manipuler les dates -Manipuler les chaines de caractères Programme 1. Présentation de l’environnement R -Créer son premier projet -Définition d’un vecteur -Utilisation des packagesTravaux pratiques

1 … 3 4 5 6 7 … 18

Auteur/autrice : contact@adsvalley.io