En ligne ou sur site, les cours de formation Wolfram en direct, animés par un instructeur, montrent aux participants comment programmer dans Wolfram grâce à une pratique pratique interactive. La formation Wolfram 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 Edmonton ou dans les centres de formation d'entreprise NobleProg en Edmonton. NobleProg - Votre fournisseur de formation local
First Edmonton Place
10665 Jasper Avenue, Edmonton, Canada, T5J 3S9
Le bâtiment est situé sur un carrefour central du transport en commun. Notre coin nord-ouest est à quelques pas de la gare Corona - une ligne vitale dans le système LRT d'Edmonton. En bus, nous sommes à quelques secondes de plusieurs grands arrêts de correspondance. Accès facile (et très accessible aux personnes handicapées) directement sur l'avenue Jasper, à quelques minutes de la vallée de la rivière d'Edmonton, de l'Assemblée législative de l'Alberta et de l'Université MacEwan.
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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