En ligne ou sur site, les formations en direct animées par un formateur démontrent par une pratique interactive comment utiliser Mathematica pour effectuer des calculs complexes, visualiser des données et développer des applications dans un environnement de calcul symbolique et numérique.
La formation à Mathematica est disponible sous forme de "formation en direct en ligne" ou de "formation en direct sur site". La formation en direct en ligne (également appelée "formation en direct à distance") se déroule par le biais d'un bureau distant interactif, accessible via DadeDesktop. La formation en direct sur site peut être organisée localement chez le client dans Dartmouth ou dans les centres de formation corporatifs NobleProg situés à Dartmouth.
NobleProg -- Votre fournisseur local de formations
Dartmouth - Metropolitan Place
99, chemin Wyse, Dartmouth, Canada, B3A 4S5
Le Metropolitan Place est un bâtiment en front de mer, à proximité d'Alderney Landing et qui abrite des entreprises de premier plan. Les sorties d'autoroute et le terminal de ferry local sont situés à proximité, et les restaurants et cafés sont facilement accessibles pour le déjeuner.
La formation "Mathematica - introduction, visualisation et présentation de données" s'adresse aux participants ayant des connaissances de base en mathématiques. Mathematica, en tant que puissant moteur mathématique, permet des calculs efficaces, la création de documents textuels, la construction de graphiques et la présentation de données. Les participants acquerront des compétences pratiques pour travailler avec Mathematica, qui est utilisé en mathématiques, en physique, en biologie, en analyse financière et dans d'autres domaines, entre autres.
Cette formation en direct avec instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux data scientists qui souhaitent utiliser l'apprentissage automatique dans Mathematica pour l'analyse des données.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Construire et entraîner des modèles d'apprentissage automatique.
Importer et préparer les données pour l'apprentissage automatique.
Séparer les données d'entraînement des données de test.
Explorer les applications de l'apprentissage profond et des réseaux neuronaux dans l'analyse des données.
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