François Chung, Ph.D.

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Apprentissage profond et TensorFlow

Apprentissage profond et TensorFlow

Formation Cognitive Class, MOOC (2020). Ce parcours d'apprentissage présente les concepts de base de l'apprentissage profond et de TensorFlow avec une expérience pratique basée sur la résolution de problèmes. Tout au long de la formation, TensorFlow est utilisé dans l'ajustement de courbe, la régression, la classification et la minimisation des fonctions d'erreur. Ce concept est ensuite exploré dans le monde de l'apprentissage profond où TensorFlow est appliqué pour la rétropropagation afin d'ajuster les poids et les biais.

Cours 1: Les fondamentaux de l'apprentissage profond

Sujets principaux:

  • Introduction à l'apprentissage profond;
  • Modèles d'apprentissage profond;
  • Modèles d'apprentissage profond supplémentaires;
  • Plateformes et bibliothèques d'apprentissage profond.

Cours 2: Apprentissage profond avec TensorFlow

Sujets principaux:

  • Introduction à TensorFlow;
  • CNN - Réseau de neurones convolutifs;
  • RNN - Réseau de neurones récurrents;
  • Apprentissage non supervisé.

Références

Formation

Deep learning fundamentals (Les fondamentaux de l'apprentissage profond, certificat de cours)
Deep Learning Essentials (badge de certification)
Deep learning with TensorFlow (Apprentissage profond avec TensorFlow, certificat de cours)
Deep Learning using TensorFlow (badge de certification)

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Fondamentaux de Spark

Fondamentaux de Spark

Formation Cognitive Class, MOOC (2020). Ce parcours d'apprentissage aborde les principes fondamentaux de Apache Spark, un moteur open source pour le traitement de données à grande échelle qui révolutionne le monde de l'analyse et du big data. Cette formation est l'occasion d'apprendre des leaders du secteur qui utilisent Spark, technologie reposant sur la vitesse, la facilité d'utilisation et l'analyse, et offre des opportunités et des projets pratiques pour renforcer la confiance avec l'ensemble des outils Spark.

Cours 1: Fondamentaux de Spark I

Sujets principaux:

  • Introduction à Spark;
  • Resilient Distributed Dataset (RDD) et DataFrames;
  • Programmation d'applications Spark;
  • Introduction aux bibliothèques Spark;
  • Configuration, surveillance et réglage de Spark.

Cours 2: Fondamentaux de Spark II

Sujets principaux:

  • Introduction aux notebooks;
  • Architecture RDD;
  • Optimisation de transformations et actions;
  • Mise en cache et sérialisation;
  • Développement et testing.

Cours 3: Spark MLlib

Sujets principaux:

  • Types de données Spark MLlib;
  • Revue des algorithmes;
  • Arbres de décision et forêts aléatoires;
  • Clustering Spark MLlib.

Cours 4: Exploration de GraphX

Sujets principaux:

  • Introduction à Graph-Parallel;
  • Exploration des opérateurs graphiques;
  • Visualisation et modification de GraphX;
  • Agrégation et mise en cache.

Cours 5: Big data dans R avec Spark

Sujets principaux:

  • Introduction à SparkR;
  • Manipulation de données avec SparkR;
  • Apprentissage automatique avec SparkR.

Références

Formation

Spark fundamentals I (Fondamentaux de Spark I, certificat de cours)
Spark – Level 1 (badge de certification)
Spark fundamentals II (Fondamentaux de Spark II, certificat de cours)
Spark MLlib (certificat de cours)
Exploring GraphX (Exploration de GraphX, certificat de cours)
Big data in R using Spark (Big data dans R avec Spark, certificat de cours)
Spark - Level 2 (badge de certification)

Articles associés

Fondamentaux de Hadoop (formation Cognitive Class)
Spécialisation en science des données (formation Coursera)

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Fondamentaux de Hadoop

Fondamentaux de Hadoop

Formation Cognitive Class, MOOC (2020). Ce parcours d'apprentissage présente Hadoop, qui est un framework open source pour le stockage distribué et le traitement de big data. La formation couvre le contenu essentiel à la réussite de quiconque dans ce domaine en expliquant la conception de Hadoop, en présentant MapReduce, YARN (Yet Another Resource Negotiator) et Hive, puis en expliquant comment utiliser Hadoop et manipuler des données sans utiliser de codage complexe.

Cours 1: Hadoop 101

Sujets principaux:

  • Introduction à Hadoop;
  • Architecture de Hadoop et HDFS;
  • Administration de Hadoop;
  • Composants Hadoop.

Cours 2: MapReduce et YARN

Sujets principaux:

  • Introduction à MapReduce et YARN;
  • Limitations de Hadoop v1 et MapReduce v1;
  • Architecture de YARN.

Cours 3: Déplacer des données dans Hadoop

Sujets principaux:

  • Chargement de scénarios;
  • Utilisation de Sqoop;
  • Vue d'ensemble de Flume;
  • Utilisation de données Click.

Cours 4: Accéder aux données Hadoop à l'aide de Hive

Sujets principaux:

  • Introduction à Hive;
  • Hive DDL - Data Definition Language;
  • Hive DML - Data Manipulation Language;
  • Opérateurs et fonctions de Hive.

Références

Formation

Hadoop 101 (certificat de cours)
Hadoop Foundations – Level 1 (badge de certification)
MapReduce and YARN (MapReduce et YARN, certificat de cours)
Hadoop Programming – Level 1 (badge de certification)
Moving data into Hadoop (Déplacer des données dans Hadoop, certificat de cours)
Hadoop Administration – Level 1 (badge de certification)
Accessing Hadoop data using Hive (Accéder aux données Hadoop à l'aide de Hive, certificat de cours)
Hadoop Data Access – Level 1 (badge de certification)
Hadoop Foundations – Level 2 (badge de certification)

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Spécialisation en science des données (formation Coursera)

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Les essentiels de la blockchain

Les essentiels de la blockchain

Formation Cognitive Class, MOOC (2020). Cette formation en ligne présente la blockchain pour entreprises et explore des cas d'utilisation qui démontrent comment cette technologie améliore radicalement les chaînes d'approvisionnement et les banques, tout en créant de nouvelles opportunités d'innovation. La blockchain fournit un registre partagé pour gagner du temps lors de l'enregistrement de transactions entre parties, supprimer les coûts associés aux intermédiaires et réduire les risques de fraude et de falsification.

Module 1: Qu'est-ce que la blockchain?

Sujets principaux:

  • Réseaux d'affaires;
  • Grands livres, transactions et contrats;
  • Le problème des réseaux existants;
  • Différents types de blockchain;
  • Exigences d'une blockchain pour entreprises.

Module 2: Exemples de réseaux blockchain

Sujets principaux:

  • Amélioration du commerce mondial;
  • Transparence de la chaîne d'approvisionnement;
  • Paiements mondiaux;
  • Identité décentralisée et fiable;
  • Acteurs clés de l'adoption de la blockchain.

Module 3: IBM et la blockchain

Sujets principaux:

  • Stratégie blockchain d'IBM;
  • IBM Blockchain Platform;
  • Projet Hyperledger;
  • Hyperledger Fabric.

Références

Formation

Blockchain essentials (Les essentiels de la blockchain, certificat de cours)
IBM Blockchain Essentials V2 (badge de certification)

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