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 Vancouver ou dans les centres de formation d'entreprise NobleProg en Vancouver. NobleProg - Votre fournisseur de formation local
Vancouver - Pacific Centre
701, rue West Georgia, Vancouver, Canada, V7Y 1G5
Le Vancouver Pacific Centre est situé dans l'un des bâtiments les plus importants du centre-ville d'affaires. Il est situé dans un immeuble moderne de grande hauteur, juste au-dessus du centre commercial Pacific Centre.
Vancouver - Park Place
666, rue Burrard, Vancouver, Canada, V6C 3P6
Le Vancouver Park Place Centre est situé au cœur du quartier financier du centre-ville, juste en face d'une station de Sky Train et d'un centre de transport en commun.
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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