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 Maple Ridge ou dans les centres de formation corporatifs NobleProg situés à Maple Ridge.
NobleProg -- Votre fournisseur local de formations
Maple Ridge - Dewdney Trunk Road
22420, chemin Dewdney, Maple Ridge, Canada, V2X 3J5
Positionnez votre entreprise dans un emplacement privilégié pour la production télévisuelle et cinématographique. Depuis notre espace de travail situé au 22420 Dewdney Trunk Road, vous pouvez rejoindre l’autoroute Lougheed, à cinq minutes en voiture, offrant un accès direct à l’aéroport international d’Abbotsford et au centre-ville de Vancouver.
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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