Cours sur la data, l’IA et le cloud

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Dans ce cours, vous apprendrez des techniques permettant deffectuer des inférences statistiques sur des données numériques.

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Apprenez à tirer des conclusions pertinentes à partir de données dans ce cours de quatre heures sur linférence statistique en Python.

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Découvrez comment concevoir, automatiser et surveiller des pipelines de prévision évolutifs en Python.

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Utilisez lanalyse de survie pour traiter les données relatives au délai avant événement et prédire la durée de survie.

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Découvrez la simulation à événements discrets pour optimiser vos processus. Développez des jumeaux numériques via SimPy de Python.

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Dans ce cours, vous apprendrez à exploiter les techniques statistiques pour travailler avec des données catégorielles.

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Créez une boîte à outils de régression avec les modèles logistiques et de Poisson. Formez, comprenez et validez-les. Faites des prédictions.

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Apprenez à créer et à évaluer des modèles de mesure utilisés pour confirmer la structure dune échelle ou dun questionnaire.

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Apprenez à traiter les informations sensibles à laide de techniques préservant la confidentialité.

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Apprenez à utiliser le package Bioconductor limma pour lanalyse différentielle de lexpression génique.

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Définissez et adaptez des modèles GARCH afin de prévoir la volatilité variable dans le temps et la valeur à risque.

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Analyze time series graphs, use bipartite graphs, and gain the skills to tackle advanced problems in network analytics.

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Découvrez comment exploiter les méthodes destimation bayésiennes pour améliorer vos inférences sur les modèles de régression linéaire.

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• 59 révisions

Découvrez comment ajuster les hyperparamètres de votre modèle afin dobtenir les meilleurs résultats prédictifs.

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• 42 révisions

Apprenez à analyser et à modéliser les données relatives aux choix des clients dans R.

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• 25 révisions

Apprenez à écrire du code évolutif pour travailler avec des données volumineuses dans R à laide des packages bigmemory et iotools.

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• 22 révisions

In this course, youll prepare for the most frequently covered statistical topics from distributions to hypothesis testing, regression models, and much more.

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Scale and manage multi-cluster GKE environments. Master fleets, Cloud Service Mesh, identity management, CI/CD at scale, and GKE Enterprise capabilities.

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• 11 révisions

Develop data pipelines with Apache Beam and Dataflow. Cover transforms, windowing, I/O connectors, schemas, state APIs, Beam SQL, and notebooks.

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Découvrez comment fonctionnent les modèles derrière Google Translate avec Keras.

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Dans ce cours, vous apprendrez à mettre en œuvre des modèles bayésiens plus avancés à laide de RJAGS.

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• 10 révisions

Operate Dataflow pipelines in production. Learn monitoring, logging, troubleshooting, performance tuning, CI/CD, reliability, and templates.