En ligne ou sur site, les cours de formation Python skope-rules en direct, animés par un instructeur, démontrent par une pratique interactive comment utiliser les règles skope pour générer automatiquement des règles basées sur des ensembles de données existants. La formation Python skope-rules est disponible en tant que "formation en direct en ligne" ou "formation en direct sur site". La formation en direct en ligne (alias « formation en direct à distance ») est effectuée au moyen d'un ordinateur de bureau interactif à distance . La formation en direct sur site peut être effectuée localement dans les locaux du client en Kitchener ou dans les centres de formation d'entreprise NobleProg en Kitchener. NobleProg - Votre fournisseur de formation local
Kitchener - 22, rue Frederick
22, rue Frederick, Kitchener, canada, N2H 6M6
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Ce cours introduit l'étudiant au langage Python . À la fin de ce cours, l’étudiant sera capable d’écrire des programmes Python non triviaux traitant d’un large éventail de domaines. Les rubriques comprennent les composants linguistiques, l'utilisation d'un IDE professionnel, des constructions de flux de contrôle, des chaînes, des E / S, des collections, des classes, des modules et des expressions régulières. Le cours est complété par de nombreux travaux pratiques, solutions et exemples de code.
Une fois le cours terminé, les étudiants seront en mesure de démontrer leur connaissance et leur compréhension des Principes de Sécurité Python.
Dans cette formation en direct avec instructeur à Kitchener (sur place ou à distance), les participants apprendront à utiliser Python skope-rules pour générer automatiquement des règles basées sur des ensembles de données existants.
A la fin de cette formation, les participants seront capables de :
Utiliser skope-rules pour extraire des règles à partir des données disponibles.
Appliquer les skope-rules pour effectuer une classification, particulièrement utile dans la détection supervisée d'anomalies ou la classification déséquilibrée.
Générer des règles pour classer de nouvelles données entrantes.
Adapter les règles pour résoudre des problèmes réels de détection de fraude, de maintenance prédictive, de détection d'intrusion, d'approbation de demandes d'assurance, etc.
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