Cours sur la data, l’IA et le cloud

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• 4.8+
• 31 révisions

This course equips security and data protection leaders with strategies to securely manage AI within their organizations.

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• 21 révisions

Maîtrisez RAG avec Weaviate. Intégrez du texte et des images pour les récupérer, et expérimentez la recherche vectorielle, BM25 et hybride.

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• 5
• 21 révisions

Youll learn about the different components inside a hypercomputer, like GPUs, TPUs, and CPUs, and discover how to pick the right one for your needs.

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• 95 révisions

Découvrez les tests A/B dans R, concevez des expériences, analysez des data, prédisez et présentez des résultats à laide de visualisations.

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• 116 révisions

Découvrez comment importer, nettoyer et manipuler des données IoT dans Python afin de les préparer pour le machine learning.

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• 52 révisions

Apprenez à effectuer des transformations dplyr avancées et à intégrer du code dplyr et ggplot2 dans des fonctions.

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• 30 révisions

Explorez l’ensemble de données du Stanford Open Policing Project et analysez l’impact du genre sur le comportement policier avec pandas.

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• 153 révisions

Apprenez à développer des moteurs de recommandation en Python à laide de techniques de machine learning.

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• 4.8+
• 119 révisions

Exploitez les packages tidyr et purrr du tidyverse pour générer, explorer et évaluer des modèles de machine learning.

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• 4.5+
• 14 révisions

Tired of launch week chaos? Plan and write a full product launch in a single session with Claude Cowork.

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• 88 révisions

Appliquez la modélisation statistique dans un contexte réel à l’aide de la régression logistique et des arbres de décision pour modéliser le risque de crédit.

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• 4.8+
• 42 révisions

Découvrez comment manipuler, visualiser et effectuer des tests statistiques à travers une série détudes de cas en analyse RH.

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• 4.8+
• 246 révisions

Développez des modèles de deep learning avec Keras.

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• 4.6+
• 33 révisions

Build stateful AI agents that maintain context and remember user preferences using session state, memory management, and personalization.

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• 5
• 15 révisions

Learn MLOps tools and best practices for deploying, evaluating, monitoring and operating production ML systems on Google Cloud.

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• 21 révisions

Design and deploy high-performance AI/ML solutions using Google Clouds AI Hypercomputer, GPUs, TPUs, Compute, and Google Kubernetes Engine.

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• 90 révisions

Apprenez la programmation défensive en R pour renforcer la robustesse de votre code.

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• 35 révisions

This course introduces the comprehensive and flexible infrastructure and platform services provided by Google Cloud with a focus on Core Services.

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• 47 révisions

Créez un agent IA pour la santé avec Haystack, un framework open source pour orchestrer des LLM et des composants externes.

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Learn to develop R packages and boost your coding skills. Discover package creation benefits, practice with dev tools, and create a unit conversion package.

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Apprenez à visualiser des séries chronologiques dans R, puis mettez vos connaissances en pratique à laide dune étude de cas sur la sélection dactions.

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• 13 révisions

Gain a deep understanding of various evaluation metrics, methodologies, and their appropriate application across different model types and tasks.

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Apprenez à utiliser PostgreSQL pour gérer efficacement l’analyse des séries temporelles et appliquer ces techniques à des données réelles.

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Learn how to implement the various flavors of ML: static, dynamic, and continuous training; static and dynamic inference; and batch and online processing.

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• 186 révisions

Apprenez à optimiser vos workflows de machine learning avec tidymodels.

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• 34 révisions

Equip AI agents with tools for web search, code execution, database queries, and custom actions. Transform agents into capable assistants.

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• 141 révisions

Apprenez la technique du sac de mots pour lexploration de textes avec R.

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• 66 révisions

Apprenez à utiliser lAPI Census pour travailler avec des données démographiques et socio-économiques.

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• 163 révisions

Maîtrisez la classification, le traitement et l’analyse des séries temporelles : essentiel pour progresser en tant que professionnel de l’analytics.

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• 35 révisions

The goal of this course is to introduce the basics of Google Kubernetes Engine, or GKE, and how to get applications containerized and running in Google Cloud.