Des cours de formation DataRobot en direct, en ligne ou sur site, animés par un instructeur, démontrent par une pratique interactive comment automatiser, évaluer et gérer des modèles prédictifs à l'aide des capacités d'apprentissage automatique de DataRobot. La formation DataRobot 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 Rennes ou dans les centres de formation d'entreprise NobleProg en Rennes. NobleProg - Votre fournisseur de formation local
Rennes, Place St Anne
NobleProg Rennes, 3, rue de Robien , Rennes, france, 35000
Métro Saint Anne
Parking Place Hoche
Bus 36 - 51 - 70 -
71 - 151ex
Également, la formation peut être organisée dans vos locaux à Strasbourg ou à distance. La 3e option est de louer une salle spécifiquement pour la durée de la formation.
Les formations peuvent être dispensées en anglais ou en français. Pour chaque session, nous organisons un appel de coordination avec le formateur et les participants afin d'adapter le programme à vos attentes et à votre niveau. Les formations comprennent de la théorie, discussions, questions / réponses et exercices pratiques.
Les formations à distance sont dispensées via DaDesktop for training, un logiciel édité par NobleProg qui permet aux participants d'avoir un poste de travail (VM) mis en place spécialement pour la formation.
Cette formation en direct avec instructeur en Rennes (en ligne ou sur site) s'adresse aux scientifiques et analystes de données qui souhaitent automatiser, évaluer et gérer des modèles prédictifs en utilisant les capacités d'apprentissage automatique de DataRobot.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Charger des ensembles de données dans DataRobot pour analyser, évaluer et vérifier la qualité des données.
Construire et former des modèles pour identifier les variables importantes et atteindre les objectifs de prédiction.
Interpréter les modèles pour créer des informations utiles à la prise de décision.
Contrôler et gérer les modèles pour maintenir une performance de prédiction optimisée.
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