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 Truro ou dans les centres de formation corporatifs NobleProg situés à Truro.
NobleProg -- Votre fournisseur local de formations
Truro - Rue Commerciale
1, rue Commerciale, Truro, Canada, B2N 3H8
Développez votre entreprise dans un espace de bureau flexible à Truro, le centre de la Nouvelle-Écosse. Rendez-vous facilement à cet emplacement idéal grâce à la gare de Truro située à proximité. Si vous conduisez, les autoroutes Trunk 2 et Trunk 4 se croisent dans la ville.
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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