Formation Machine Learning avec Python
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Objectifs de la formation
À l'issue de cette formation Machine Learning avec Python, vous aurez acquis les connaissances et compétences nécessaires pour :
- Décrire les concepts du machine learning
- Connaître les principaux algorithmes utilisés en machine learning
- Utiliser la bibliothèque Scikit-Learn
- Mettre en œuvre le regroupement de données automatique (clustering)
- Utiliser Azure Machine Learning
| Tarif |
A partir de 2 490,00 € |
| Durée | 4 jours (28h) |
| Modes |
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| Sessions | |
| Lieux | Partout en France |
| Tarif |
A partir de 2 490,00 € |
| Durée | 4 jours (28h) |
| Modes |
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| Sessions | |
| Lieux | Partout en France |
Description
Grâce à sa syntaxe lisible et directe, Python est un langage priviligié dans le domaine de l'analyse de données et du machine learning. S'il est plebiscité pour le scripting et l'automatisation, ce langage jouit également d'une très grande popularité en tant qu'interface de commande de haut niveau pour les bibliothèques de Machine Learning (SciPy, NumPy, Scikit-Learn...). Enfin, Python possède des pré-dispositions pour l'IA grâce à sa mécanique pour la programmation orientée objet (héritage, surcharge, méthodes virtuelles...) et pour son paradigme fonctionnel.
Cette formation Machine Learning avec Python vous propose de découvrir les concepts et les technologies du Machine Learning à travers le langage Python et sa bibliothèque Scikit-Learn qui propose tous les algorithmes standards. Vous apprendrez à développer de puissants modèles prédictifs dont les résultats vous surprendront par leur puissance et leur facilité de mise en œuvre.
Le dernier module est consacré au standard Azure Machine Learning afin de vous donner également une vision « Cloud sans code » du machine learning pour ainsi disposer d’une vue technique complète sur le sujet.
Programme
Fondamentaux du Machine Learning
Les promesses du machine learning
Les technologies sous-jacentes
Liens entre Cloud, Big Data et Machine Learning
Présentation du Deep Learning
Travaux pratiques
Parcours de différents résultats de programmes de machine learning afin de valider le vocabulaire et les concepts présentés dans ce chapitre (prévisions de tarifs, classification d’images, reconnaissance de textes, etc.)
Les algorithmes standards
Différences entre apprentissage supervisé et non supervisé
La régression linéaire
La régression logistique
L’arbre de décision
Les machines à vecteur de support (SVM)
La classification selon Naive Bayes
Les plus proches voisins
Pourquoi faut-il parfois réduire les dimensions ?
Les réseaux de neurones
La bibliothèque Python (Scikit-Learn)
Comment utiliser la documentation ?
Intégration de Scikit-Learn avec d’autres librairies (Pandas, Numpy, SciPy, Matplotlib, etc.)
Représentation des données par des tableaux (Numpy, Scipy, Pandas, Python)
Représentation d’une prédiction par une classe (prédicteur, classifieur, estimator)
Comment choisir le bon algorithme d’apprentissage automatique ?
Travaux pratiques
Reconnaissance et classification d’images de fleurs selon des critères observables (chargement d’une base, découverte du contenu, observation des données, visualisation avec Seaborn, apprentissage, prédiction)
Apprentissage non supervisé (clustering) en Python
Explorer les données et les regrouper (clustering)
Visualisation avec clustering hiérarchique et t-SNE
Décorrélation des données et réduction des dimensions
Découvrir des fonctionnalités interprétables
Extraire des connaissances des textes (Text Mining)
Travaux pratiques
Extraction de sujets et de tendances à partir de gros volume de flux de données (exemple Twitter)
Analyse de sentiments et démotions
Classification automatique de textes dans une ou plusieurs catégories (Word2Vec, Doc2Vec, TF-DF)
Retour sur l’atelier de la reconnaissance supervisée des fleurs pour le passer en mode non supervisé : réduction des dimensions, regroupement des données selon différents algorithmes (clustering) jusqu’à la mise en évidence de l’identification des groupes de familles de fleurs
Azure Machine Learning
Construire des modèles sans coder avec les outils du Cloud
Les services proposés par Visual Studio, Azure et GitHub
Valider les performances des modèles
Déployer son modèle
La préparation des données
Travaux pratiques
Construction d’un modèle de prédiction sous Visual Studio
Prérequis
Public
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Objectifs de la formation
- Comprendre la philosophie et l’intérêt des tests logiciels et plus particulièrement des tests d’acceptation
- Comprendre le rôle et le fonctionnement de Robot Framework
- Installer une plateforme de développement et d'exécution pour Robot Framework
- Définir des scénarios de tests et leur périmètre
- Comprendre l'organisation des tableaux Robot Framework
- Utiliser les mots-clés de Robot Framework pour implémenter les tests
- Organiser les fichiers de tests et les fichiers de ressources
- Définir de nouveaux mots-clés pour masquer la complexité des tests
- Utiliser les bibliothèques standard de Robot Framework
- Installer de nouvelles bibliothèques de mots-clés pour étendre les possibilités de Robot Framework
- Étendre le vocabulaire de Robot Framework en définissant de nouveaux mots-clés
| Tarif |
Contacter l'organisme |
| Durée |
3j / 21h |
| Modes |
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Formation Cisco Enterprise : mise en œuvre de l'automatisation pour les solutions Cisco Enterprise
Proposé par PLB CONSULTANTObjectifs de la formation
À l'issue de cette formation Cisco Enterprise, vous aurez acquis les connaissances et les compétences nécessaires pour :
- Décrire les différents styles d'API (REST, RPC) et les demandes d'API synchrones et asynchrones
- Utiliser l'outil de développement logiciel Postman afin de tester les appels d'API
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- Décrire le système de contrôle de version GIT et ses opérations courantes
- Utiliser les divers modèles et API de la plate-forme Cisco IOS XE pour effectuer des opérations quotidiennes, améliorer les méthodologies de dépannage avec des outils personnalisés, compléter l'interface CLI à l'aide de scripts et intégrer divers flux de travail à l'aide d'Ansible et de Python
- Découvrir le changement de paradigme de la télémétrie basée sur un modèle et les éléments constitutifs d'une solution fonctionnelle.
- Utiliser les outils et les API pour automatiser l'infrastructure Cisco DNA gérée par Cisco DNA Center
- Démontrer les flux de travail (configuration, vérification, contrôle de santé et surveillance) à l'aide de Python, Ansible et Postman.
- Comprendre les composants de la solution SD-WAN de Cisco, mettre en œuvre une bibliothèque Python qui fonctionne avec les API SD-WAN de Cisco pour effectuer des tâches de configuration, de gestion des stocks et de surveillance, et mettre en œuvre des rôles Ansible réutilisables pour automatiser le provisionnement de nouveaux sites de succursales sur une infrastructure SD-WAN de Cisco existante
- Utiliser les outils et des API pour automatiser l'infrastructure gérée par Cisco Meraki et démontrer les flux de travail (configuration, vérification, contrôle de l'état de santé, surveillance) en utilisant Python, Ansible et Postman
| Tarif |
A partir de 2 790,00 € |
| Durée |
3j / 21h |
| Modes |
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Objectifs de la formation
A l'issue de cette formation, vous serez capable de :
- Utiliser Python pour réaliser des opérations de base (lecture et écriture de fichiers, interaction avec des sockets et des protocoles réseau...)
- Analyser et interagir avec des systèmes et des réseaux à l'aide de Python
- Exploiter des vulnérabilités et exécuter des commandes sur des systèmes distants à l'aide de Python
- Réaliser des actions de post-exploitation et créer des mécanismes de persistance sur des systèmes compromis à l'aide de Python
- Créer des scripts de tests d'intrusion complets et automatisés à l'aide de Python.
| Tarif |
A partir de 2 010,00 € |
| Durée |
3j / 21h |
| Modes |
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Objectifs de la formation
Réaliser une application Java étape par étape.Maitriser les fondements de la programmation orientée objet à partir de Java-
Installer et utiliser la machine virtuelle Java
Exploiter les fondamentaux du langage tels que les opérateurs, les variables ou les structures de contrôle
Mettre en oeuvre les concepts propres à l'objet tels que l'héritage, l'interfaçage ou le polymorphisme
Utiliser des concepts des versions les plus récentes comme les structures itératives
Constituer des ensembles sous forme de tableaux ou de collections de différentes natures
Gérer les cas alternatifs de traitement ainsi que les erreurs d'exécution
Travailler avec un environnement de développement
| Tarif |
A partir de 610,00 € |
| Durée |
2j / 17h |
| Modes |
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Formation Cisco Service Provider : Mettre en œuvre l'automatisation des solutions
Proposé par PLB CONSULTANTObjectifs de la formation
À l'issue de cette formation Cisco Service Provider, vous aurez acquis les connaissances et les compétences nécessaires pour :
- Savoir utiliser les protocoles de programmabilité NETCONF et RESTCONF sur les appareils Cisco
- Décrire et utiliser des outils pour valider les modèles de données YANG sur les appareils Cisco
- Décrire et configurer la télémétrie pilotée par modèle sur les appareils Cisco
- Décrire et configurer l'automatisation du trafic réseau avec Cisco XTC
| Tarif |
A partir de 2 790,00 € |
| Durée |
3j / 21h |
| Modes |
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Objectifs de la formation
A l'issue de cette formation Data Visualisation en Python, vous aurez acquis les connaissances nécessaires pour :
- Acquérir une compréhension approfondie des principes fondamentaux de la dataviz, y compris l'importance de la communication visuelle des données
- Choisir parmi les modules de dataviz en Python (Matplotlib, Plotly et Seaborn), et utiliser ces outils pour créer des visualisations impactantes
- Choisir les types de diagrammes les plus appropriés pour représenter différentes informations, en fonction des contextes spécifiques
- Optimiser le choix des couleurs, la disposition et d'autres éléments graphiques pour améliorer la clarté et l'esthétique de leurs visualisations
| Tarif |
A partir de 1 995,00 € |
| Durée |
3j / 21h |
| Modes |
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Formation Data Warehousing with BigQuery : Storage Design, Query Optimization, and Administration
Proposé par PLB CONSULTANTObjectifs de la formation
À l'issue de cette formation BigQuery vous aurez acquis les connaissances et les compétences nécessaires pour :
- Décrire les principes de base de l’architecture BigQuery
- Implémenter des modèles de conception de stockage et de schéma pour améliorer les performances
- Utiliser DML et planifier des transferts de données pour ingérer des données
- Appliquer les meilleures pratiques pour améliorer l’efficacité de la lecture et optimiser les performances des requêtes
- Gérer la capacité et automatiser les charges de travail
- Comprendre les modèles par rapport aux anti-modèles pour optimiser les requêtes et améliorer les performances de lecture
- Utiliser des outils de journalisation et de surveillance pour comprendre et optimiser les modèles d’utilisation
- Appliquer les meilleures pratiques de sécurité pour gérer les données et les ressources
- Créer et déployer plusieurs catégories de modèles de machine learning avec BigQuery ML
| Tarif |
A partir de 2 100,00 € |
| Durée |
3j / 21h |
| Modes |
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Objectifs de la formation
- Installer le serveur Web Apache sur différents systèmes d’exploitation.
- Gérer les privilèges d'exécution des différents processus du serveur.
- Mettre en place des limitations sur les ressources consommées.
- Eviter les attaques courantes par la configuration appropriées des modules de sécurité d'Apache et notamment mod_evasive.
- Configurer le mode de fonctionnement d’Apache selon le système d’exploitation pour optimiser les performances.
- Organiser la configuration dans les différents fichiers.
- Sécuriser les échanges entre les navigateurs et le serveur avec HTTPS.
- Mettre en place une stratégie de restriction d’accès par machine et par authentification utilisateur.
| Tarif |
Contacter l'organisme |
| Durée |
1j / 7h |
| Modes |
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Objectifs de la formation
Les objectifs de la formation Utiliser une machine fixe ou portative :
- Utiliser en sécurité une machine fixe
| Tarif |
A partir de 551,00 € |
| Durée |
1 jour - 7 heures |
| Modes |
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Formation Introduction à l'automatisation des réseaux pour les solutions Cisco
Proposé par PLB CONSULTANTObjectifs de la formation
À l'issue de cette formation Cisco Automatisation des Réseaux, vous aurez acquis les connaissances et compétences nécessaires pour :
- Expliquer le rôle que jouent l'automatisation et la programmabilité des réseaux dans le contexte de la gestion et de l'exploitation de bout en bout des réseaux
- Interpréter et dépanner les scripts Python avec des constructions de programmation fondamentales conçues pour les cas d'utilisation de l'automatisation des réseaux
- Décrire comment les principes, les outils et les pipelines du DevOps peuvent être appliqués à l'exploitation des réseaux
- Comprendre le rôle des environnements de développement de l'automatisation des réseaux et des technologies associées telles que les environnements virtuels Python, Vagrant et Docker
- Comprendre et construire des appels d'API basés sur HTTP pour les appareils du réseau
- Expliquer les différences et les cas d'utilisation communs pour XML, JSON, YAML et protobuf
- Construire et interpréter des scripts Python à l'aide du module de requêtes Python pour automatiser les appareils qui ont des API basées sur HTTP
- Comprendre le rôle de YANG dans l'automatisation des réseaux
- Comprendre qu'il existe un certain nombre d'outils pour simplifier le travail avec les modèles YANG
- Décrire les fonctionnalités de RESTCONF et NETCONF et les différences entre elles
- Construire des playbooks Ansibles pour configurer les dispositifs de réseau et en récupérer les données d'état opérationnel
- Construire des modèles Jinja2 et des structures de données YAML pour générer les configurations d'état souhaitées
| Tarif |
A partir de 2 680,00 € |
| Durée |
3j / 21h |
| Modes |
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