Formation Snowpark pour Python
Public admis
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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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Objectifs de la formation
Concrètement à l'issue de cette formation Analyse de données en Python, vous aurez acquis les connaissances et compétences nécessaires pour :
- Maîtriser les bases du langage Python
- Connaitre les aspects avancés en Python
- Savoir analyser des données en Python
- Savoir faire une représentation graphique de données en Python
- Acquérir des données externes en Python
- Comprendre les performances et la parallélisation
| Tarif |
A partir de 2 695,00 € |
| Durée |
5j / 35h |
| Modes |
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Objectifs de la formation
À l’issue de cette formation Logiciel R, vous aurez acquis les compétences et connaissances nécessaires pour :
- Installer et utiliser l’environnement R
- Savoir manipuler et reconnaitre les différents type d’objets de données
- Programmer avec R
- Appliquer des méthodes d’analyses statistiques courantes avec R
- Réaliser des imports/exports avec différents supports fichier et bases de données
- Restituer les résultats d’analyse graphiquement
| Tarif |
A partir de 1 480,00 € |
| Durée |
2j / 14h |
| Modes |
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Objectifs de la formation
- Pendant la formation, le formateur évalue la progression pédagogique des participants via des QCM, des mises en situation et des travaux pratiques. Les participants passent un test de positionnement avant et après la formation pour valider leurs compétences acquises.
| Tarif |
Contacter l'organisme |
| Durée |
5 jours (35 heures) |
| Modes |
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Objectifs de la formation
À l'issue de cette formation Nginx, vous aurez acquis les connaissances et compétences nécessaires pour :
- Exploiter Nginx au quotidien, de l'installation à l'administration
- Exploiter au mieux la pile de services Nginx pour concevoir ou revaloriser des solutions serveurs
- Augmenter les performances et la disponibilité de Nginx
- Connaître les neuf clés secrères de NGINX dans une optique de configuration avancée
| Tarif |
A partir de 1 840,00 € |
| Durée |
3j / 21h |
| Modes |
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Objectifs de la formation
À l'issue de cette formation Big Data Développement, vous aurez acquis les connaissances et compétences nécessaires pour :
- Connaître les spécificités du Big Data
- Savoir mettre en œuvre les technologies relatives au Big Data
- Comprendre et exploiter le Machine Learning
- Pouvoir tirer partie de la visualisation des données
| Tarif |
A partir de 2 390,00 € |
| Durée |
4j / 28h |
| Modes |
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Formation Data Science : Industrialisation avancée d'un projet de Data Science
Proposé par PLB CONSULTANTObjectifs de la formation
À l'issue de cette formation Data Science avancé, vous aurez acquis les connaissances et compétences nécessaires pour :
- Découvrir le découpage d’un projet de Machine Learning en différentes briques et les organiser
- Savoir construire l'architecture applicative d'un projet Data Science
- Déployer son application de Machine Learning en production et interagir avec
- Faire consommer des données chaque seconde à une application de Machine Learning
- Mesurer les performances de son application de Machine Learning
| Tarif |
A partir de 2 500,00 € |
| Durée |
3j / 21h |
| 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
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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Objectifs de la formation
- Pendant la formation, le formateur évalue la progression pédagogique des participants via des QCM, des mises en situation et des travaux pratiques. Les participants passent un test de positionnement avant et après la formation pour valider leurs compétences acquises.
| Tarif |
Contacter l'organisme |
| Durée |
3 jours (21 heures) |
| 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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