Cours sur la data, l’IA et le cloud

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Explorez les structures de données (listes chaînées, piles, files, tables de hachage, graphes) et maîtrisez les algorithmes de recherche et tri.

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Optimisez vos flux d’ingénierie des données en apprenant à les mettre en œuvre et à les planifier efficacement.

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Apprenez les bases du travail avec les big data avec PySpark.

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Apprenez à créer des classes et à exploiter héritage et polymorphisme pour écrire un code plus réutilisable et optimisé.

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Créez des systèmes multi-agents puissants avec LangGraph et ses patterns de conception émergents.

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Optimisez les flux de data science et ingénierie (fusions, optimisation de projets à grande échelle) avec les fonctions avancées de Git.

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Découvrez lapprentissage par renforcement, comment les agents peuvent apprendre à résoudre des problèmes grâce à des interactions.

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Appliquez PyTorch aux images : détection d’objets et segmentation par deep learning.

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Maîtrisez les tests Python : apprenez des méthodes, créez des vérifications et assurez-vous dun code sans erreur avec pytest et unittest.

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Améliorez vos compétences en matière de base de données avec ce cours pratique conçu pour les ingénieurs de données et les professionnels de lanalyse.

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Maîtrisez MLflow pour simplifier la gestion des expériences, projets, modèles et registre dans la création d’applications de machine learning.

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Quest-ce qui caractérise les LLM ? Comment les transformateurs ont révolutionné la modélisation de texte et propulsé lIA générative.

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Ce cours se concentre sur lingénierie des caractéristiques et lapprentissage automatique pour les données de séries chronologiques.

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• 957

Apprenez à prédire à partir de données avec Apache Spark grâce aux arbres de décision, régressions logistique et linéaire, ensembles et pipelines.

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• 943

Dans ce cours, vous découvrirez le cadre MLOps moderne, en explorant le cycle de vie et le déploiement des modèles dapprentissage automatique.

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• 889

Développez vos compétences en POO grâce aux descripteurs, à lhéritage multiniveau et aux classes de base abstraites.

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• 868

Utilisez FastAPI pour développer des API qui servent des modèles d’IA en production.

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• 848

Apprenez à nettoyer des données avec Apache Spark en Python.

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• 807

Découvrez l’apprentissage profond pour le traitement de texte avec PyTorch, le traitement du langage naturel et la génération de texte.

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Améliorez votre développement en machine learning avec les CI/CD à laide de GitHub Actions et de Data Version Control.

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• 709

Dans ce cours interactif, vous apprendrez à utiliser les fonctions pour vos calculs Tableau et à déterminer quand les utiliser.

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• 677

Prepare for your next coding interviews in Python.

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Learn how to transform raw data into clean, reliable models with dbt through hands-on, real-world exercises.

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• 595

Découvrez comment créer des agents intelligents qui raisonnent, agissent et résolvent des tâches concrètes à laide de Python.

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• 576

Apprenez et appliquez des algorithmes d’apprentissage par renforcement profond, avec techniques d’affinage et d’optimisation.

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Découvrez la gestion des risques, la valeur à risque et dautres concepts appliqués à la crise financière de 2008 à laide de Python.

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• 533

Découvrez les modèles ARIMA en Python et devenez un expert en analyse de séries chronologiques.

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• 528

Découvrez comment créer des modèles GenAI qui reflètent les valeurs humaines tout en acquérant une expérience pratique avec des LLM avancés.

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• 527

Apprenez les techniques permettant dextraire des informations utiles à partir de textes et de les traiter dans un format adapté à lapprentissage automatique.

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• 486

Learn how to design, automate, and monitor scalable forecasting pipelines in Python.