Formation Snowpark pour Python
Public admis
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- Demandeur d'emploi
- Entreprise
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Objectifs de la formation
À l'issue de cette formation Snowpark pour Python, vous aurez acquis les connaissances et compétences nécessaires pour :
- Acquérir une compréhension approfondie du langage de programmation Python et de ses fonctionnalités avancées pour l'analyse de données
- Comprendre les concepts clés de Snowpark et exécuter de tâches de transformation de données en utilisant des langages de programmation comme Python.
- Maîtriser l'utilisation des bibliothèques Python spécifiques à Snowflake pour l'exploration, la manipulation et l'analyse des données stockées dans Snowflake
- Découvrir les meilleures pratiques et les astuces pour optimiser les performances lors de l'exécution de tâches Python dans Snowflake / Snowpark
- Acquérir les compétences nécessaires pour résoudre des problèmes de données spécifiques en combinant les fonctionnalités de Python et de Snowflake / Snowpark
- Explorer différentes techniques et algorithmes de Machine Learning, tels que la régression, la classification, le clustering, etc
- Utiliser FastAPI, un framework web Python, pour créer rapidement des API RESTful robustes et évolutives
- Utiliser Streamlit, un framework pour le développement rapide d'applications web de data science, pour créer des interfaces utilisateur interactives et conviviales
| 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
Snowpark fournit une API intuitive pour l’interrogation et le traitement des données dans un pipeline de données. La bibliothèque permet de créer des applications qui traitent les données dans Snowflake sans les déplacer vers le système où s’exécute le code de l'application. Elle autorise également l'automatisation, la transformation et le traitement des données en écrivant des procédures stockées.
Cette formation Snowpark pour Python vous plonge dans le monde de Snowpark pour Python et des technologies liées à la science des données et à l'apprentissage automatique. Vous acquerrez des compétences essentielles pour manipuler, analyser, exploiter et exposer les données, tout en apprenant à créer des applications web interactives pour le déploiement de modèles d'apprentissage automatique.
Programme
Python – Rappel des bases (Matinée)
Syntaxe de baseVariables et types de données
Structures de contrôle
Analyse de données avec Python - Niveau Intermédiaire / Avancé (Après-midi)
Acquisition de données externeLibrairies de traitement de données focus sur pandas, NumPy
Visualisation des donnéesTravaux pratiquesJour 2
Hands-on Python / Snowflake (Snowpark) - Data Engineering (Matinée)
Snowflake - Hands-on SnowparkFondamentaux de Snowpark
Scripting avec Snowpark
Travaux pratiques - Data Engineering avec Snowpark (Après-midi)
Connexion à SnowflakeOpération de lecture
Opération d’écriture
Copie de données
Transformation et agrégation
Création de composants génériques
Snowpark User Define FunctionJour 3Fast API et Streamlit (Matin et Après-midi)
Fondamentaux de FastAPI
Travaux pratiques : Création d'une API avec FastAPI
Fondamentaux de StreamlitTravaux pratiquesCréation d'une application web avec StreamlitJour 4
Data Science & ML - Fondamentaux (Matin et Après-midi)
Introduction et concepts clésLes bases des algorithmes
Apprentissage supervisé / Non superviséTravaux pratiquesCréation de vos premiers modèles de Machine Learning
Prérequis
Public
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Concevoir, développer et déployer une architecture microservices à base d'Intelligence Artificielle (IA)
Proposé par M2IObjectifs de la formation
A l'issue de cette formation, vous serez capable de :
- Décrire les avantages des architectures microservices (AMS) et de la valeur ajoutée de l'IA
- Développer et tester des AMS à base d'IA selon les meilleures pratique et en évitant les pièges
- Migrer des applications monolithiques vers des AMS à base d'IA
- Décrire le cycle de vie des applications AMS à base d'IA grâce à l'agilité et DevOps / MLOps / IAOps.
| Tarif |
A partir de 4 250,00 € |
| Durée |
5j / 35h |
| Modes |
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Objectifs de la formation
A l'issue de cette formation, vous serez capable de :
- Protéger une organisation en utilisant une gamme de technologies et de processus pour prévenir, détecter et gérer les cybermenaces
- Mener des audits de sécurité et détecter des failles et des faiblesses dans le système d'information de l'entreprise
- Faire une synthèse des résultats
- Mettre des solutions en place
- Organiser l'entreprise autour de vos préconisations à condition d'avoir défendu votre projet devant la Direction
- Mettre en place des protections et assurer la surveillance des systèmes informatiques
- Gérer l'organisation des entreprises du point de vue sécurité informatique
- Construire des plans d'affaires visant à organiser la sécurité informatique dans l'entreprise
- Présenter oralement votre expertise auprès des décideurs
- Rédiger un plan d'actions et présenter votre rapport de fin de mission
- Identifier les évolutions réglementaires et techniques de votre domaine
- Assurer les relations avec les acteurs de votre secteur d'activité autour de la cybersécurité
- Passer la certification "Réaliser des tests d'intrusion (Sécurité Pentesting)".
| Tarif |
Contacter l'organisme |
| Durée |
140j / 980h |
| Modes |
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Objectifs de la formation
- Configurer le kit SDK AWS et les informations d'authentification pour Java, C#/.Net, Python et JavaScript
- Interagir avec les services AWS et à développer des solutions à l'aide du kit SDK AWS
- Utiliser Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) et Amazon DynamoDB comme magasins de données
- Intégrer des applications et données avec Amazon Kinesis, AWS Lambda, Amazon Simple Queue Service (Amazon SQS), Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS) et AWS Step Functions
- Utiliser AWS Identity and Access Management (IAM) pour l'authentification au service
- Utiliser Web Identity Framework et Amazon Cognito pour l'authentification des utilisateurs
- Améliorer la stabilité des applications à l'aide d'Amazon ElastiCache et Amazon CloudFront
- Déployer des applications avec AWS Elastic Beanstalk et AWS CloudFormation
- Utiliser d'Amazon ElastiCache pour améliorer l'évolutivité d'une application
- Utiliser des conteneurs dans le processus de développement applicatif
- Mettre en œuvre un pipeline d'intégration et de déploiement en continu (CI/CD) pour déployer des applications sur AWS
| Tarif |
A partir de 2 290,00 € |
| Durée |
3j / 21h |
| Modes |
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Objectifs de la formation
- Découvrir la Data Science et le métier de Data Scientist
- Comprendre les concepts clés de la Data Science
- Savoir utiliser les outils et méthodologies du Data Scientist
- Pouvoir programmer en R ou en Python
- Avoir des connaissances en machine learning
- Gérer l'apprentissage supervisé, semi-supervisé et non-supervisé
- Pouvoir intégrer la Data Science dans votre organisation
| Tarif |
A partir de 3 500,00 € |
| Durée |
5 jours |
| Modes |
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Objectifs de la formation
- Définir les concepts clés de MLOps
- Maîtriser l'ingénierie en Machine Learning
- Appliquer des techniques de compression des modèles
- Analyser et corriger les erreurs des modèles
- Déployer et mettre à l'échelle des modèles ML
| Tarif |
A partir de 1 500,00 € |
| Durée |
2 jours |
| Modes |
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Objectifs de la formation
A l'issue de cette formation, vous serez capable de :
- Créer et paramétrer votre environnement de travail Python scientifique
- Reconnaître l'écosystème scientifique de Python
- Analyser les données avec NumPy, Pandas et SciPy
- Visualiser les données avec Matplotlib et Pandas.
| Tarif |
Contacter l'organisme |
| Durée |
3j / 21h |
| Modes |
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Objectifs de la formation
- Comprendre le processus de Machine Learning et les principaux modèles d'apprentissage
- Connaître et savoir utiliser les principales librairies Python pour la data science
- Ecrire un programme simple de ML avec scikit-learn, tensorflow et Q-learning
| Tarif |
A partir de 1 390,00 € |
| Durée |
2j / 14h |
| Modes |
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Formation Big Data - Python pour l'analyse de données (cours dédié aux actions collectives Atlas)
Proposé par PLB CONSULTANTObjectifs de la formation
À l'issue de cette formation Big Data Python, vous aurez acquis les connaissances et compétences nécessaires pour :
- Utiliser le langage Python dans la modélisation statistique
- Utiliser les outils d’analyse des données en Python
- Préparer différents types de données à l’analyse (nettoyage)
- Extraire les données de différentes sources (fichier, base de données, etc.)
- Déterminer les fonctions à utiliser selon le type de données
- Évaluer les performances prédictives d’un algorithme
- Utiliser Python dans un environnement Big Data
- Apprendre à mettre en place un modèle d'apprentissage simple Choisir entre la régression et la classification en fonction du type de données
- Créer des sélections et des classements dans de grands volumes de données pour dégager des tendances
- Connaître les possibilités de représentations graphiques en Python
| Tarif |
A partir de 1 995,00 € |
| Durée |
3j / 21h |
| Modes |
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Objectifs de la formation
A l’origine, il s’agissait du noyau utilisé pour Nagios , il y a eu une réécriture du code en Python qui a donné naissance à Shinken. Le nouvel outil de supervision est plus facile à maintenir, il dispose d’une architecture multiprocessus (plusieurs démons au lieu d’un seul avec Nagios).
Shinken est sans doute plus pertinent dans ses alertes, car il intègre des degrés d’importance avec une meilleure recherche des causes de problème.
A l'issue de cette formation, les stagiaires auront acquis les compétences et connaissances nécessaires pour :
- Connaître les fonctionnalités de Shinken
- Maîtriser l'interface d'exploitation
- Savoir ajouter de nouveaux tests
- Savoir mettre en place une politique d'alerte.
| Tarif |
A partir de 1 790,00 € |
| Durée |
3j / 21h |
| Modes |
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Objectifs de la formation
À l'issue de cette formation GitLab CI/CD, vous aurez acquis les connaissances et compétences nécessaires pour :
- Configurer un projet GitLab, rôles et membres, tableau de bord des issues, dépôt de sources
- Mettre en place des workflows de collaboration autour de branches GitLab
- Mettre en place des pipelines via le descripteur .gitlab-ci.yml
- Intégrer des dépôts d’artefacts : Maven, Docker, npm
- Définition des environnements et Intégration cloud et Kubernetes
- Intégration outils de test : Unitaire/intégration, Fonctionnels, Sécurité, Qualité
| Tarif |
A partir de 1 995,00 € |
| Durée |
3j / 21h |
| Modes |
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