Formation Time Series Analysis with Google Colab
Ce cours propose une introduction à l'analyse des séries temporelles, avec des exercices pratiques dans Google Colab. Les participants exploreront les modèles ARIMA, Prophet, et d'autres techniques de prévision des séries temporelles pour analyser et prévoir les données temporelles. Le cours met l'accent sur la mise en œuvre pratique de ces techniques dans un environnement basé sur le cloud comme Google Colab.
Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels des données de niveau intermédiaire qui souhaitent appliquer les techniques de prévision des séries temporelles à des données réelles en utilisant Google Colab.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les principes fondamentaux de l'analyse des séries temporelles.
- Utiliser Google Colab pour travailler avec des données de séries temporelles.
- Appliquer les modèles ARIMA pour prévoir les tendances des données.
- Utiliser la bibliothèque Prophet de Facebook pour des prévisions flexibles.
- Visualiser les données des séries temporelles et les résultats des prévisions.
Format du cours
- Exposé et discussion interactifs.
- Beaucoup d'exercices et de pratique.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement live-lab.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter.
Plan du cours
Introduction à l'analyse des séries temporelles
- Vue d'ensemble des données de séries temporelles
- Composantes des séries temporelles : tendance, saisonnalité, bruit
- Configuration de Google Colab pour l'analyse des séries temporelles
Exploration Data Analysis des séries temporelles
- Visualisation des données de séries temporelles
- Décomposition des composantes des séries temporelles
- Détecter la saisonnalité et les tendances
Modèles ARIMA pour les séries temporelles Forecasting
- Comprendre l'ARIMA (Moyenne mobile intégrée autorégressive)
- Choix des paramètres pour les modèles ARIMA
- Mise en œuvre des modèles ARIMA dans Python (en anglais)
Introduction à Prophet pour les séries temporelles Forecasting
- Vue d'ensemble de Prophet pour la prévision des séries temporelles
- Implémentation des modèles Prophet dans Go ogle Colab
- Traitement des jours fériés et des événements spéciaux dans les prévisions
Techniques avancées Forecasting
- Traitement des données manquantes dans les séries temporelles
- Prévision de séries temporelles multivariées
- Personnalisation des prévisions avec des régresseurs externes
Évaluer et affiner les modèles de prévision
- Mesures de performance pour les prévisions de séries temporelles
- Ajustement des modèles ARIMA et Prophet
- Validation croisée et backtesting
Applications réelles de l'analyse des séries temporelles
- Études de cas sur les prévisions de séries temporelles
- Exercices pratiques avec des ensembles de données du monde réel
- Prochaines étapes de l'analyse des séries temporelles dans Python (en anglais)
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Connaissance intermédiaire de la programmation Python
- Familiarité avec les statistiques de base et les techniques d'analyse des données
Public
- Analystes de données
- Scientifiques des données
- Professionnels travaillant avec des données de séries temporelles
Les formations ouvertes requièrent plus de 3 participants.
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Demande d'informations consulting
Nos clients témoignent (5)
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- Développer des compétences en matière de surveillance et de maintenance des environnements ArcGIS Enterprise.
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Remarque : nous utiliserons la dernière version de ArcGIS Pro.
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- Développer des compétences avancées dans les techniques d'analyse spatiale en utilisant ArcGIS Pro.
- Utiliser les scripts Python pour l'automatisation et le traitement de données complexes.
- Appliquer la modélisation spatiale pour la résolution de problèmes dans des scénarios du monde réel.
- Effectuer des analyses géostatistiques pour une interprétation avancée des données.
- Intégrer des sources de données externes et exploiter l'analyse de données spatiales en 3D.
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- Construire des applications GIS en utilisant des outils Python et ArcGIS.
- Développer avec le package ArcGIS ArcPy, en utilisant Python.
- Appliquer les modules ArcGIS pour l'automatisation des cartes en utilisant les classes d'objets dans Python.
Automated Monitoring with Zabbix
14 HeuresCette formation en direct avec instructeur à Belgique (en ligne ou sur site) couvre l'installation, la planification et la configuration de Zabbix, et se concentre sur la mise en œuvre pratique et l'outillage.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Installer et configurer Zabbix pour surveiller l'infrastructure informatique.
- Configurer et gérer les hôtes, les éléments, les déclencheurs et les actions dans Zabbix.
- Utiliser les fonctionnalités de Zabbix pour la collecte de données, les alertes et les rapports.
- Intégrer Zabbix avec d'autres outils et plateformes pour améliorer la surveillance et l'automatisation.Belgique(en ligne ou sur site) couvre l'installation, la planification et la configuration de Zabbix, et se concentre sur la mise en œuvre pratique et l'outillage. A l'issue de cette formation, les participants seront capables de : Installer et configurer Zabbix pour surveiller l'infrastructure informatique. Configurer et gérer les hôtes, les éléments, les déclencheurs et les actions dans Zabbix. Utiliser les fonctionnalités de Zabbix pour la collecte de données, les alertes et les rapports. Intégrer Zabbix à d'autres outils et plateformes pour améliorer la surveillance et l'automatisation.
Insurtech: A Practical Introduction for Managers
14 HeuresLa Insurtech (alias l'assurance numérique) désigne la convergence de l'assurance et des nouvelles technologies. Dans le domaine du Insurtech, les "assureurs numériques" appliquent les innovations technologiques à leurs modèles commerciaux et opérationnels afin de réduire les coûts, d'améliorer l'expérience client et de renforcer l'agilité de leurs opérations.
Dans cette formation avec instructeur, les participants acquerront une compréhension des technologies, des méthodes et de l'état d'esprit nécessaires pour provoquer une transformation numérique au sein de leurs organisations et dans l'industrie en général. Cette formation s'adresse aux managers qui ont besoin d'avoir une vision d'ensemble, de se débarrasser du battage médiatique et du jargon, et de prendre les premières mesures pour mettre en place une stratégie Insurtech.
À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Discuter de Insurtech et de tous ses éléments constitutifs de manière intelligente et systématique
- Identifier et démystifier le rôle de chaque technologie clé au sein de Insurtech.
- Élaborer une stratégie générale pour la mise en œuvre de Insurtech au sein de leur organisation.
Public
- Les assureurs
- Technologues du secteur de l'assurance
- Parties prenantes du secteur de l'assurance
- Consultants et analystes commerciaux
Format du cours
- En partie cours magistral, en partie discussion, exercices et études de cas en groupe.
QGIS for Geographic Information System
21 HeuresUn système d'information géographique ( GIS ) est un système conçu pour capturer, stocker, manipuler, analyser, gérer et présenter des données spatiales ou géographiques. L’acronyme GIS est parfois utilisé pour la science de l’information géographique ( GIS science) pour désigner la discipline universitaire qui étudie les systèmes d’information géographique et constitue un vaste domaine de la discipline universitaire plus vaste de la géoinformatique.
Q GIS fonctionne comme un logiciel de système d’information géographique ( GIS ), permettant aux utilisateurs d’analyser et de modifier des informations spatiales, en plus de la composition et de l’exportation de cartes graphiques. Q GIS prend en charge les calques raster et vectoriel; les données vectorielles sont stockées sous forme d'entités ponctuelles, linéaires ou surfaciques. Plusieurs formats d'images raster sont pris en charge et le logiciel peut géoréférencer des images. En résumé, il permet aux utilisateurs de créer, éditer, visualiser, analyser et publier des informations géospatiales sur Windows, Mac, Linux , BSD.
Ce programme, dans sa première phase, introduit l'interface Q GIS pour un usage général. Dans la deuxième phase, nous présentons PyQ GIS - les bibliothèques python de Q GIS qui permettent l’intégration de fonctionnalités GIS dans votre code python ou votre application python, de sorte que vous puissiez même créer votre propre plug-in Python autour d’une fonctionnalité GIS particulière.
Introduction to Spotfire
14 HeuresCette formation en direct avec instructeur à Belgique (en ligne ou sur site) est destinée aux analystes commerciaux et aux analystes de données qui souhaitent apprendre les techniques de base de Spotfire Analyst pour l'analyse des données.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Installer et configurer TIBCO Spotfire.
- Combiner des données provenant de différentes bases de données.
- Visualiser de grands ensembles de données.
- Créer et partager des tableaux de bord complexes.
AI-Driven Data Analysis with TIBCO Spotfire X
14 HeuresCette formation en direct avec instructeur à Belgique (en ligne ou sur site) est destinée aux analystes commerciaux et aux analystes de données qui souhaitent utiliser TIBCO Spotfire X avec ses capacités d'intelligence artificielle pour visualiser, transformer et analyser les données.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Installer et configurer TIBCO Spotfire X.
- Comprendre les fonctionnalités et l'architecture de TIBCO Spotfire X.
- Comprendre les concepts derrière l'analyse augmentée et prédictive.
- Apprendre à charger, traiter et visualiser les données à l'aide de Spotfire X.
- Créer des visualisations de données interactives et améliorées.
Data Analysis with SQL, Python and Spotfire
14 HeuresDans cette formation en direct avec instructeur à Belgique, les participants apprendront trois approches différentes pour l'accès, l'analyse et la visualisation des données. Nous commencerons par une introduction aux bases de données SGRD ; l'accent sera mis sur l'accès et l'interrogation d'une base de données Oracle à l'aide du langage SQL. Nous examinerons ensuite les stratégies d'accès programmatique à une base de données SGRD à l'aide du langage Python. Enfin, nous verrons comment visualiser et présenter des données graphiquement en utilisant TIBCO Spotfire.
Format du cours
Exposé et discussion interactifs.
Beaucoup d'exercices et de pratique.
Mise en œuvre pratique dans un environnement live-lab.