Cours sur la data, l’IA et le cloud

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Prévoir les prix immobiliers et le taux de clics publicitaires en mettant en œuvre, analysant et interprétant lanalyse de régression via R.

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Apprenez les rouages des LLM et larchitecture révolutionnaire des transformateurs sur laquelle ils reposent !

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Maîtrisez les listes, dictionnaires et tuples Python et appliquez-les à des problèmes de data science.

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Dans ce cours, vous apprendrez à utiliser des modèles basés sur des arbres et des ensembles pour la régression et la classification en utilisant scikit-learn.

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Tirez parti de lAPI OpenAI pour préparer vos applications dIA à la production.

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Apprenez à écrire des fonctions complexes, maintenables et réutilisables, en suivant les meilleures pratiques et une documentation claire.

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Apprenez les fondamentaux des machines virtuelles, des conteneurs, de Docker et de Kubernetes. Comprenez les différences pour vous lancer.

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Déployez l’analyse de régression avec statsmodels en Python pour prédire les prix immobiliers et le taux de clics sur des publicités.

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Améliorez vos compétences Excel grâce à des fonctions avancées de référencement, de recherche et de base de données à laide dexercices.

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Explorez CNN, RNN, LSTM et GRU pour modéliser images et données séquentielles avec PyTorch.

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Débloquez des applications dIA plus avancées, comme la recherche sémantique et les moteurs de recommandation, en utilisant le modèle dintégration dOpenAI !

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Apprenez quand et comment utiliser les tests d’hypothèse courants en Python : t-tests, tests de proportion et tests du khi-deux.

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Dans ce cours, vous apprendrez les fondamentaux de Kubernetes et à déployer et orchestrer des conteneurs à laide de Manifests et dinstructions kubectl.

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Maîtrisez l’analyse de texte : prétraitement, techniques NLP et modèles transformeurs avancés.

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Découvrez des méthodes d’intégration de data externes à des LLM à laide de la Génération à enrichissement contextuel (RAG) avec LangChain.

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Maîtrisez la gestion des dates et heures en Python.

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Build robust, production-grade APIs with FastAPI, mastering HTTP operations, validation, and async execution to create efficient data and ML pipelines.

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Apprenez à tirer des conclusions de données limitées avec Python et les statistiques, incluant l’échantillonnage aléatoire, stratifié et en grappes.

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Entrez dans le monde dynamique de la modélisation des données avec Snowflake.

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Apprenez la modélisation financière sur Excel, y compris les flux de trésorerie, lanalyse de scénarios, la valeur temporelle et la budgétisation du capital.

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Découvrez l’ingénierie des données dans un format condensé : ETL, cloud computing et outils clés au programme.

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Renforcez vos compétences en Python pour la finance en apprenant à utiliser datetime, if, les DataFrame et bien plus encore.

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Apprenez à utiliser des techniques graphiques et numériques pour commencer à découvrir la structure de vos données.

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Veuillez découvrir comment nettoyer et préparer vos données pour lapprentissage automatique.

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Découvrez comment utiliser Claude avec lAPI Anthropic pour résoudre des problèmes concrets et créer des applications basées sur lIA.

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Améliorez vos compétences GitHub grâce à notre cours intermédiaire sur les projets GitHub, ladministration et les fonctionnalités de sécurité avancées.

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Apprenez à utiliser Databricks SQL pour lingénierie des données, lanalyse et les flux de données en temps réel dans larchitecture Lakehouse.

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Découvrez les composants clés de larchitecture de données moderne, de lingestion et du service à la gouvernance et à lorchestration.

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Apprenez à récupérer et à analyser des informations provenant dinternet à laide de la bibliothèque Python scrapy.

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Apprenez à traiter, transformer et manipuler les images à votre convenance.